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关联数据中词表重用及动态演变研究

李衎  
【摘要】:关联数据自从2006年由Tim Berners-Lee提出以来,一直是语义网的重要主题之一。词表作为关联数据中的语义粘合剂,其创建了一系列类和属性,能够为数据建模提供标准化的术语,便于用户理解,机器查询和处理。现有研究表明,关联数据从发布开始会经历一系列如修改、增删、维护等活动,这将导致资源及资源间关系的改变。由于关联数据的显著动态特性,词表作为链接关联数据的纽带,其重用方式及词表网络的动态演变因素值得进行进一步探究,以维持关联数据动态变化过程中的一致性、有效性及准确性。基于此,本研究选用LOD关联数据云中的Cross-domain类下的数据集以及LOV为研究对象,主要利用社会网络分析方法对关联数据中的词表重用及动态演变规律进行探究。研究主要从以下几个方面展开:(1)对数据集概况、数据集中词表重用方式和现状进行了探究。指出数据集对词表的重用方式主要基于三种,分别是:构建数据模型、提供元数据描述及建立关联映射。通过分析指出目前跨领域数据集中词表重用程度低的现状,应在重用通用词表的基础上进一步增强对领域词表的重用,以发挥关联数据的优势。(2)分析了词表的基础特征和网络结构特征,立足于词表和词表间的重用方式构建词表网络,将词表间关系划分为重用、元数据、映射三种,对不同关系下的词表网络进行聚类和社会网络分析,探究不同关系下的网络特性、核心词表和模块划分情况,依据分析结果提出相关的词表构建和重用建议。(3)从动态演变分析的角度分析词表网络中词表重用的演变情况和规则。基于三期网络数据,提出可能作为影响词表网络演化因素的假设,对词表网络演化过程进行统计描述分析,并对假设进行参数检验,明确影响词表网络演化的动态及因素,有助于促进关联数据的良性发展,为开展标准化的语义网服务提供借鉴。


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