基于本体的关系模型数据语义提取方法研究

论文摘要

语义Web对于现有互联网是一个有力的补充和主要的发展方向。在语义Web的体系结构中,本体是重要的组成部分。正是有了本体概念,语义Web才能具有语义推理等功能。本体构建是本体应用的第一步,也是本体应用的基础,本体构建质量的好坏直接影响后续工作的开展。从现行的本体构建方法来看,多数方法都还要人为手工编辑构建,而且大多还需要领域专家的参与,本体构建的效率和质量都还不理想。因此,如何减少领域专家的参与,提高本体构建的效率具有很重要的研究意义。本文首先分析了现有互联网存在的不足,并论述了语义Web的基本框架结构。根据语义Web的框架结构,重点论述了本体的基本概念、本体构成、本体的描述语言、本体的构建准则以及方法。其次,在本体构建过程中,针对不同的数据结构本体构建方法的不同,重点论述了结构化数据尤其是关系型数据库结构的本体构建方法。根据现有对关系型数据库语义信息提取的方法的特点,本文提出了从关系数据库模型通过逆向工程转换到E/R模式,再进行本体的语义提取,并给出了对应规则和方法。最后,根据对应规则和方法,利用XML解析工具和Jena框架实现了所给出的由E/R模式到本体的语义映射规则,以Web本体语言OWL形式保存关系模型中的语义信息,达到对关系模型语义提取的目的。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第1章 绪论
• 1.1 问题的提出
• 1.2 课题的目的与意义
• 1.3 国内外课题研究现状
• 1.4 本文的主要工作和结构
• 第2章 本体相关概念及本体构建
• 2.1 语义 Web的提出
• 2.2 本体
• 2.3 本体的构成
• 2.4 本体描述语言
• 2.5 本体构建准则
• 2.6 本体构建方法
• 2.7 本体构建工具
• 2.7.1 Protégé本体编辑器
• 2.7.2 Jena框架
• 2.8 本章小结
• 第3章 关系模型的本体抽取方法
• 3.1 不同数据源的本体学习
• 3.2 关系数据库模式直接语义提取存在的问题
• 3.3 由E/R模式进行语义提取
• 3.4 E/R模式和本体表示模型的语义比较
• 3.4.1 E/R 模式
• 3.4.2 本体表示模型
• 3.5 从 E/R 模式到本体模型转化算法
• 3.6 本章小结
• 第4章 语义提取算法验证
• 4.1 概念模型的构建和算法验证架构
• 4.1.1 E/R 概念模型的构建
• 4.1.2 验证程序架构
• 4.2 E/R 模式到本体语义提取
• 4.3 实体和属性的语义表示方法
• 4.4 关系的语义表示方法
• 4.4.1 二元关系的表示
• 4.4.2 高度关系的表示
• 4.4.3 表示继承
• 4.5 对提取的本体进行编辑和修改
• 4.6 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果
• 致谢