领域科学数据语义映射研究与应用

摘要

语义网与本体在当今各学科研究领域中发挥着重要的作用，但在材料科学领域应用较少。材料科学研究中往往需要对数据进行大量集成查询，而语义网高度集成的链式数据能够很好地满足这一需求。为了在材料领域实现语义集成网络，必须将材料数据从原来的关系型数据库(RDB)中转化到领域本体的实例RDF里，在实际应用中由于材料数据往往较大，还应建立自动推荐候选映射的机制。
　　在当今各学科领域中，高度集成的领域科学数据是科学研究的必要工具。本文以材料科学的语义集成为例，建立了一个基于领域知识库的集成知识网络。首先研究了金属材料数据库到领域本体模型的映射方法。以W3C最新标准DM和R2RML作为参考，通过解析金属材料数据库(RDB)和本体模型各个元素之间的映射，将映射结果以TTL文档的形式记录下来，并实现了模拟R2RMLProcessor的RDF生成算法，最终将金属材料数据库中数据转化为领域本体的实例RDF。实际应用中材料领域数据库中往往包含着大量的数据，单纯靠手工选择映射是不实际的。本文借鉴了当今各大领域知识库的模式，创建了SFC（顶层领域本体框架）与MMMBB（金属材料数据映射背景库）两个领域知识库，并实现了基于领域知识库的自动推荐候选映射算法，还提出了通过检索数据库实例的方式逆向推理映射等新方法，提升了映射效率。最后，本文提出了一种基于领域知识库的金属材料数据映射系统，实现了上述功能，并可对领域知识库进行编辑和扩展，对材料信息学以及语义网新技术进行了非常有意义的研究与探索。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 论文研究背景

1．1．1 研究背景

1．1．2 选题意义

1．2 主要研究内容与创新点

1．2．1 主要研究内容

1．2．2 主要创新点

1．3 论文组织结构

第2章 语义网与材料信息学基础及相关研究工作

2．1 语义网与本体基础

2．1．1 语义网及其特性

2．1．2 本体及其应用

2．2 材料信息学基础

2．3 语义映射与自动推荐候选映射算法

2．3．1 语义映射与自动映射介绍

2．3．2 自动映射传统方法

2．4 相关研究工作

2．5 本章小结

第3章 基于R2RML的关系型数据库到领域本体映射

3．1 映射系统整体框架

3．2 映射关系的选定和记录

3．3 RDF文件的生成算法

3．4 本章小结

第4章 领域知识库的构建与自动推荐映射算法的研究

4．1 自动推荐候选映射流程

4．2 SFC与MMMBB领域知识库的构建

4．3 基于MMMBB领域知识库的自动映射算法

4．3．1 基于字符串划分的基本映射规则

4．3．2 根据数据库实例数据逆向推理映射

4．4 本章小结

第5章 实验与原型系统

5．1 系统需求分析与运行环境

5．2 系统运行流程与实例测试

5．3 自动推荐候选映射实验结果与算法比较

5．4 本章小结

结论

附录

附录A

附录B

参考文献

攻读硕士学位期间所发表的论文

致谢