语义网中航运信息的存储与查询系统研究

摘要

语义网对于现有万维网的扩展,拥有一个完整的体系结构。语义网的最终目的是使得网络上的资源都是带有语义的,这样就便于计算机自动的理解和处理,便于人机之间的交互。基于这个目的,语义网技术正在被越来越多的研究者所认识和研究。语义网对于数据的存储与查询都是一次崭新的革命。普通关系数据库中的关系模型以及SQL查询语言,在语义网中被RDF数据模型以及语义查询语言,诸如SPARQL所代替。这些改变一旦实现,对子数据库的存储效率以及查询的准确率和查全率都是一次提高。
　　 随着世界经济和国际贸易的快速发展,国际航运业地发展变化日新月异,为了提高服务水平,增强竞争力,各航运公司充分认识到了信息化的重要性。如何构建一个高效率的航运信息系统,成为了航运企业提高企业核心竞争力的投入重点。航运信息的复杂、庞大的特点,对于现有的航运信息系统提出了一个巨大的挑战。现有航运信息系统在对于航线,集装箱等查询方面的查全率以及查准率差强人意,只能生成一些简单的报表。这些已经无法跟上航运业地发展脚步,也无法满足人们对于信息查询的要求。于是,语义网技术在航运信息系统中的应用研究就显得尤为重要。
　　 语义网数据在数据库中的存储,以及语义网查询语言的查询处理和查询效率一直是现在研究的重点。国内学者对于语义网的大部分研究工作重点还只是在理论方面,对于语义网系统的实现研究投入并不大。本文就以航运信息为例,首先引入了RDF数据模型,利用RDF三元组来定义航运信息中的概念,概念与概念之间的关系以及它们的值。RDF中的资源、属性都是用URI标识的,可以基于现有的模型进行扩展。然后,利用数据库来存储这些RDF数据。最后,基于Jena平台,利用语义网查询语言SPARQL来查询前面存储的RDF数据。这样,就初步实现了航运信息的语义存储与查询。

目录

文摘

英文文摘

第一章 绪论

1.1 研究背景和意义

1.2 国内外研究现状

1.3 本文工作及论文结构

第二章 语义网

2.1 语义网的体系结构

2.1.1 URI和Unicode

2.1.2 XML、NameSpace和XML Schema

2.1.3 RDF和RDF Schema

2.1.4 Ontology Vocabulary

2.1.5 Logic、Proof和Trust

2.2 语义网支撑技术

2.2.1 XML

2.2.2 RDF

2.2.3 Ontology

2.3 本章小结

第三章 航运信息的语义存储

3.1 航运信息E-R模型

3.1.1 ER模型

3.1.2 航运信息分ER模型

3.1.3 航运信息总ER模型

3.2 航运信息RDF模型

3.2.1 RDF数据模型

3.2.2 RDF Schema

3.2.3 RDF/XML

3.2.4 航运信息RDF/RDFS模型

3.3 RDF数据存储方案

3.3.1 三元组存储方案

3.3.2 垂直存储方式

3.3.3 水平存储方式

3.4 本章小结

第四章 航运信息查询

4.1 SPARQL的语义

4.2 SPARQL的查询方式

4.2.1 SELECT

4.2.2 CONSTRUCT

4.2.3 ASK

4.3 SPARQL查询规范

4.3.1 一个简单查询

4.3.2 多重匹配

4.3.3 匹配RDF文字

4.4 本章小结

第五章 基于Jena的航运信息管理系统

5.1 系统开发环境

5.1.1 Jena简介

5.1.2 系统开发环境配置

5.2 航运信息的存储实现

5.2.1 资源和属性类的生成

5.2.2 创建资源和属性

5.2.3 RDF数据读写操作

5.2.4 RDF数据的存储

5.3 航运信息的查询实现

5.3.1 查询语句

5.3.2 查询实例

5.3.3 航线查询结果

5.4 本章小结

第六章 总结与展望

6.1 总结

6.2 未来工作的展望

参考文献

致谢