【摘 要】
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面对海量数据,结构化数据源作为一种新的知识表示和发布形式,可以提供更加精确和易于理解的语义.为了进一步发现和获取结构化数据源中的潜在知识,提出了一种新的语义标注和推
【机 构】
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郑州轻工业学院软件学院,华南师范大学计算机学院,钦州学院电子与信息工程学院,国家新闻出版广电总局542台
【基金项目】
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河南省基础与前沿技术研究计划项目(102300410110);广西高校中青年教师基础能力提升项目(KY2016LX431)
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面对海量数据,结构化数据源作为一种新的知识表示和发布形式,可以提供更加精确和易于理解的语义.为了进一步发现和获取结构化数据源中的潜在知识,提出了一种新的语义标注和推理方法,用来挖掘隐含语义.具体而言,鉴于RDF已成为描述结构化数据源的主要工具,本文首先分析了RDF三元组中二元关系的语义属性,在此基础上设定了一系列语义标注和推理规则,并给出了一种通用的面向结构化数据源的语义增强型扩展方案.最后通过测试,验证了这种语义标注和挖掘方法的有效性.
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