语义化的知识资源发现方法探析（.doc

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1、语义化的知识资源发现方法探析*本文系中国科学院国家科学图书馆兰州分馆业务领域前瞻项目“知识资源语义化组织、技术集成与开放服务的趋势扫描”(项目编号：1500013004)和中国科学院国家科学图书馆青年人才领域前沿项目“开放知识资源集成关联数据的方法及应用研究”（项目编号：Y300231001）的研究成果之一。王思丽刘巍祝忠明姚晓娜张旺强李慧佳AnalysisonMethodsofSemanticKnowledgeResourcesDiscoveryWangSiliLiuWeiZhuZhongmingYaoXiaonaZhangWangqiangLiHuijia[摘要]在对传统和语义化的

2、知识资源发现方法进行对比分析的基础上，总结研究与深度剖析当前几种具有代表性的语义化的知识资源发现方法及其应用场景：基于语义聚焦爬虫的发现方法、基于领域本体的发现方法、基于RDF查询语言的发现方法和基于关联数据的发现方法，并为后续构建语义化知识发现应用提供建议。[关键词]知识资源;语义化;资源发现;关联数据[分类号]G250Abstract：Basedoncontrastiveanalysisoftraditionalandsemanticknowledgeresourcesdiscoverymethods,thepaperdepthsummarizes anddecomposesthe

3、severalcurrentrepresentativesemanticknowledgeresourcesdiscoverymethodsandtheirapplication:thediscoverymethodbasedonsemanticfocusedcrawler,thediscoverymethodbasedondomainontology,thediscoverymethodbasedonRDFquerylanguageandthediscoverymethodbasedonlinkeddata.Then,thepaperputsforwardsomeadvicesfor

4、buildingsemanticknowledgeresourcediscoveryapplication.Keywords：Knowledgeresources;Semantic;Resourcesdiscovery;Linkeddata1引言随着互联网知识内容产出方式的不断变革，网络上存在的和用户所需求的数字知识资源越来越广泛化综合化，类型和格式也日益复杂化多样化，为数字图书馆知识资源发现和建设服务带来了新的难题。与此同时，语义网技术的快速发展，为实现计算机自动发现和处理网络上异构的来自不同数据源的数据提供了便利，因而也推动了传统知识资源发现方法与语义网相关理论技术的融合，形成了一

5、系列语义化的知识资源发现方法。本文在对传统的知识资源发现方法和语义化的知识资源发现方法进行对比分析的基础上，对国内外当前几种具有代表性的语义化的知识资源发现方法和应用场景进行了深度剖析，并提出了构建语义化知识资源发现应用的建议，旨在为进一步的研究和实践奠定基础。2理论基础2.1语义化语义化（Semantic），是伴随语义网的概念而出现的。百度百科对其的首要定义是“指用合理HTML标记以及其特有的属性去格式化文档内容”。维基百科对其的定义是“前端开发里面的一个专用术语”。W3CSHCOOL教程里更将其简单归结为“让机器可以读懂内容”。个人觉得百度百科的定义过于狭义，维基百科的定义过于笼统

6、，W3CSHCOOL的定义倒是通俗易解。上述定义虽然表面上各有说辞，但在内涵上却是一致的，我们可以将其分解为2个方面去理解：其一，是在技术开发层面上，语义化是一种基于语义网相关标记的数据处理技术，其二，在结果需求层面上，语义化处理的结果应当是机器可按照一定的规则自动去理解和分析内容的结构化数据或信息。可见，语义化在本质上与语义网的终极目标“机器可读”是一致的，它应当是语义网的技术代名词。目前，XML、RDF（资源描述框架）、Ontology（本体）被公认为实现语义化的三大底层核心技术要素。本文所研究的语义化的知识资源发现方法正是指基于上述技术或者说融合了上述技术要素的，针对互联网上开放

7、学术知识资源进行发现和获取的方法和技术。2.2传统VS语义化传统的知识资源发现方法与语义化的知识资源发现方法相比，存在一定的联系和区别，主要表现在以下几个方面。为方便论述，下文将其分别简称为传统KRD和语义化KRD(KnowledgeResourceDiscovery)。（1）应用场景有所不同。传统KRD主要应用在基于文献的关系数据库和以HTML为主的web1.0和web2.0中。语义化KRD主要应用在以RDF和Ontology为主的web3.