中文论文题目:基于关系数据库的遗留系统向语义Web移植的研究

摘要

大型企业经过多年发展，其IT部门往往产生了大量体系结构相对独立、缺乏统一规划的遗留信息系统。将这些系统中的知识进行有效集成管理，可以节约企业资源，提供增值服务，对企业意义重大。由于目前大部分信息系统运行于关系数据库之上，一种新型的集成思路就是将关系数据库集成到企业语义Web数据层，将遗留信息系统迁移到新数据层之上。通过对基于关系数据库的信息系统和语义Web现有技术进行分析后，对基于关系数据库的遗留系统向语义Web移植中的若干基础问题进行了研究。本文的主要研究工作和取得的创新成果有：
　　 ⑴选取并分析了一种从关系数据库到本体的学习方法，证明了在该种本体学习方法下SPARQL查询是关系完备的。即原系统中由基本关系代数组成的SQL查询可以用SPARQL查询在新系统中替代。因此，那些历史悠久、结构稳定、仍具有实际价值的基于关系数据库的遗留系统可以通过该种方法移植为一个基于语义Web技术的系统。
　　 ⑵提出根据SQL查询自动构建SPARQL查询的方法。根据关系数据库和本体的映射函数，采用SPARQL代数表达式结构和Construct语句模拟五个基本关系代数，并且这种SPARQL代数表达式可以跟随关系代数的组合而组合成新的SPAROL表达式。因此可以自动化地将现有基本SQL查询向SPARQL查询转换。
　　 ⑶提出了一种语义感知的OWL本体概念排序方法。该算法通过对本体图中边的语义进行提取，采用一种考虑语义正确性路径的泛洪迭代算法，并在算法之中结合用户的选择，从而提高算法结果的可用性，帮助理解得到的复杂本体。
　　 ⑷分析了语义Web中注入攻击的新特性，提出一种相应的防御方法。研究了在语义Web下基于关系数据库管理系统的应用系统可能存在的注入攻击，并根据这些攻击的特点进行分类。据此，研究一种探测语义Web下注入攻击的方法来保护语义Web应用系统，保证移植后系统的安全性。
　　 ⑸根据所研究的技术，应用于金融遗留信息系统并进行了移植实践。移植后的新系统可以完成原系统的查询功能，并为今后的功能增强作好了准备。本文的研究丰富了语义Web技术在软件移植领域的应用研究，具有较大的应用价值。

目录

文摘

英文文摘

图目录

表目录

第1章 绪论

1.1 遗留系统向语义Web移植和集成的背景及意义

1.2 语义Web上系统移植和集成相关研究

1.2.1 软件移植相关研究

1.2.2 语义Web研究评述

1.2.3 语义Web技术移植和集成关系数据库的方法

1.2.4 移植后系统本体的理解

1.2.5 移植后系统的安全性

1.3 本文的创新点和结构

第2章 系统移植的目标和研究思路

2.1 系统移植的应用需求背景

2.2 基于关系数据库遗留系统的移植目标

2.3 基于关系数据库的遗留系统向语义Web移植研究的思路

第3章 基于关系数据库系统向语义Web移植的完备性

3.1 背景理论

3.1.1 本体描述语言OWL

3.1.2 关系查询和语义查询

3.2 从关系数据库学习本体

3.3 查询的完备性验证

3.3.1 选择运算

3.3.2 投影运算

3.3.3 并运算

3.3.4 差运算

3.3.5 笛卡尔积运算

3.3.6 综合实例

3.4 本章小结

第4章 关系代数向SPARQL代数的自动转化

4.1 SPARQL基本代数

4.2 基本代数的自动转换

4.2.1 选择运算的转换

4.2.2 投影运算的转换

4.2.3 并运算的转换

4.2.4 差运算的转换

4.2.5 笛卡尔积运算的转换

4.3 应用实例

4.4 本章小结

第5章 目标语义Web系统本体的理解

5.1 理解本体的难点和意义

5.2 协助理解本体的方法

5.3 本体中的语义正确性

5.3.1 数据模型

5.3.2 关系的语义特性

5.4 SFRank算法

5.4.1 语义正确连结

5.4.2 迭代算法

5.5 SFRank算法结果的评估

5.5.1 测试用例和结果分析

5.5.2 讨论

5.6 本章小结

第6章 目标语义Web系统对注入攻击的防御

6.1 语义Web中的注入攻击

6.2 针对语义Web系统的注入攻击分类

6.2.1 语义网中的注入攻击

6.2.2 攻击的定义和分类

6.3 对语义Web系统注入攻击的防御

6.3.1 基于解析树的验证

6.3.2 讨论

6.4 实现和评估

6.5 本章小结

第7章 遗留系统向语义Web移植的实例研究

7.1 项目背景和问题

7.2 目标系统的构架

7.3 移植过程

7.3.1 本体和语义持久层的建立

7.3.2 业务层的改造

7.3.3 运行

7.4 本章小结

第8章 总结与展望

8.1 主要工作总结

8.2 进一步的研究工作

参考文献

作者简介

攻读博士学位期间主要的研究成果

致谢