《语义网基础教程》

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1、《语义网基础教程》英国曼彻斯特大学计算机科学系的IanHorrocks这样评价这本书：“这是一本杰出且非常必需的优秀书籍。它向读者全面介绍了语义网的动机、应用和支撑技术。”
　　随着网络内容的机器解读，语义网的发展孕育着万维网及其应用的一场革命。2006年9月，在清华大学举办了第一届亚洲语义网会议，这标志着语义网这一概念开始在国内大范围推广。2008年，万维网之父蒂姆·贝纳斯·李（TimBerners-Lee）发表言论，语义网或将成为Google的终结者。一石引起千层浪，国内了解语义网的需求

2、也就因此显得更为迫切。在国内，清华大学、东南大学、上海交通大学等都有相关课程对它进行深入的研究与讨论。
　　相比语义网研究与应用的广大前景，国内关于语义网的中文图书少之又少。大多数读者只能在网站搜索到相关的信息。虽然网络上关于语义网的资料很多，但很多是过时的，或是错误的，而且大部分讨论的是具体细节。任何初学者或想开设语义网课程的教师都面临着这些问题。本书的目的就是帮助读者解决这个难题。
　　在本书中，作者为这个新兴领域提供了一个导引，描述了它的核心思想、语言和技术，主要介绍适合本科程度

3、的基础概念和技术，并提供了习题、项目说明、参考文献及其注解，旨在帮助读者通过学习能够自行开发有关的应用。
　　本书是现今唯一一本系统讲述作为语义网核心内容的语言（XML、RDF、OWL和规则）与技术（显式元数据、本体、逻辑和推理）的书籍，书中还涉及本体工程及应用场景等重要内容。全书内容包括概览，XML以及支持语义可共用性的相关技术，作为机器可处理语义的标准数据模型的RDF和RDFSchema，作为RDFSchema的扩展和Web本体语言的W3C推荐标准的OWL，语义网框架中的单调和非单调规则

4、，若干精选的应用领域以及语义网技术在其中的作用，基于本体的系统开发，当前热点的讨论和未来展望。
　　马里兰大学计算机科学系的JamesHendler教授对本书赞赏有加，他指出：“这是一本关于语义网特别是最近成为标准的新语言RDFSchema和OWL的极为出色的导论。我正在使用这本书作为本科生语义网课程的教科书，学生们认为它写得很好、清晰明了。对于那些希望着手学习这门新兴技术的人来说，本书将成为一件强有力的工具。”
　　本书由中国科学技术大学陈小平老师翻译，中译本于2008年4月与读者见

5、面。相信这本著译双馨的佳作会为方兴未艾的国内语义网的研究和发展起到积极的推动作用。

数据挖掘技术在网络教学中的应用

　　关键词:数据挖掘;数据库;图书馆
摘要:通过对数据挖掘技术的概念、挖掘过程和方法等知识的简单介绍,就如何在成绩分析系统和图书馆中应用数据挖掘,从中得到促进教学的所需信息等内容进行了探讨,并提出了数据挖掘技术在各部分的具体作法。

　　
　　一、引言
　　
　　数据挖掘(DM,Da

6、taMining)技术是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果。经过十几年的研究和发展,数据挖掘技术进入了一个更高级的阶段,尤其是,随着对网络信息挖掘算法的研究和智能化搜索引擎的出现,使数据挖掘技术进入了一个全新的阶段。
　　
　　二、数据挖掘技术概述
　　
　　数据挖掘,又称为数据采掘、数据开采,相近的术语有KDD(数据库知识发现)、数据分析、数据融合、决策支持等。目前,国外在数据挖掘方面的发展趋势及研究主要有:对知识发现方法的研究进一步发展。国内从事数据挖掘研究的人员

7、主要在大学、研究所或公司。但是,国内关于数据挖掘的产品还很少。
　　
　　三、数据挖掘技术的目的与发展趋势
　　
　　(一)数据挖掘技术的目的
　　数据挖掘并不专用于特定领域,它需要凝结各种技术和创造力去探索可能隐藏在数据中的知识。在很多情况下,应用数据挖掘技术是为了实现以下目的。
　　1.发现知识。知识发现的目标是从数据库存储的数据中发现隐藏的关系、模式和关联。
　　2.使数据可视化。分析人员需搞清楚数据库中存储的大量信息的含意。纠正数据,在结合大规模的

8、数据库时,数据库的数据常常是不完整的,而且通常包含错误和自相矛盾的信息。
　　
　　(二)数据挖掘技术的发展趋势
　　当前,数据挖掘技术的研究正方兴未艾,预计在21世纪还会形成更大的高潮,研究焦点可能会集中到以下几个方面:研究专门用于知识发现的数据挖掘语言,也许会像SQL语言一样走向形式化和标准化;寻求数据挖掘过程中的可视化方法,使得知识发现的过程能够被用户理解,也便于在知识发现过程中的人机交互,研究在网络环境下的数据挖掘技术。但是,无论怎样,需求牵引,市场驱动是