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第一章　绪论1

1.1　语义网及其面临的挑战2

1.2　与Web 1.0和Web 2.0的区别5

1.3　语义网体系结构7

1.4　语义网规范10

1.4.1　资源描述框架10

1.4.2 RDFS/OWL12

1.4.3 SPARQL17

1.4.4 GRDDL19

1.4.5　RDFa21

1.5　本章小结23

参考文献23

第二章　语义数据模型25

2.1　数据模型简介25

2.1.1　语义及数据模型26

2.1.2　语义数据模型特征27

2.1.3　语义数据模型分类28

2.2　逻辑及物理数据模型29

2.2.1　层次和网状数据模型29

2.2.2　关系数据模型30

2.2.3　面向对象的数据模型31

2.2.4　模糊语义模型33

2.2.5　图模型35

2.3　概念数据模型35

2.3.1　实体-关系模型35

2.3.2　RM/T36

2.3.3　SDM37

2.3.4　资源空间模型及语义链网络39

2.4 主动语义数据模型40

2.4.1 主动语义数据模型概述40

2.4.2 事件模型研究现状43

2.4.3 FEM46

2.4.4 事件探测58

2.5 本章小结71

参考文献72

第三章 语义数据抽取75

3.1 信息抽取技术简介75

3.1.1 国内外研究现状75

3.1.2 信息抽取技术分类78

3.2 科技文献元数据抽取84

3.2.1 科技文献特征85

3.2.2 信息抽取预处理88

3.2.3 基于模板匹配的头部信息抽取93

3.2.4 基于统计的尾部信息抽取98

3.2.5 信息封装104

3.3 科技文献信息抽取系统及其性能评价105

3.3.1 科技文献信息抽取系统105

3.3.2 评价指标107

3.3.3 实验结果及分析109

3.4 语义数据清理114

3.4.1 语义数据清理概述114

3.4.2 歧义实体的识别115

3.4.3 重复数据的发现119

3.5 本章小结126

参考文献126

第四章 数据分类131

4.1 数据分类意义131

4.2 研究现状132

4.2.1 传统文本分类133

4.2.2 层次分类134

4.2.3 基于知识的分类135

4.3 多类别文本自动分类方法136

4.3.1 支持向量机分类方法136

4.3.2 k近邻分类方法138

4.3.3 多类别单标签分类方法MSVM-kNN139

4.3.4 多类别多标签分类方法143

4.4 多类别文本分类实现技术146

4.4.1 文献预处理147

4.4.2 特征降维147

4.4.3 权重计算148

4.4.4 分类器设计151

4.5 多类别分类方法性能评价153

4.6 本章小结157

参考文献157

第五章 语义网数据存储技术162

5.1 语义网数据存储技术现状162

5.1.1 RDF数据模型162

5.1.2 RDF存储结构164

5.1.3 RDF查询语言165

5.1.4 语义数据索引技术168

5.1.5 语义网数据存储系统171

5.2 语义网数据管理系统DBLink174

5.2.1 DBLink的体系结构175

5.2.2 基于主存的面向对象存储模型178

5.2.3 URI映射与内置数据类型179

5.2.4 语义网数据分割与映射180

5.2.5 语义网数据的压缩存储182

5.2.6 模式空间与实例空间分离183

5.3 DBLink性能评价187

5.3.1 测试数据集187

5.3.2 实验环境189

5.3.3 测试查询集189

5.3.4 实验结果191

5.4 本章小结193

参考文献194

第六章 语义数据检索技术197

6.1 语义数据检索的分类197

6.1.1 传统数据／信息检索198

6.1.2 语义网数据检索200

6.1.3 语义网格／知识网格中的数据检索201

6.1.4 对等网络中的信息检索202

6.2 语义关联数据模型及其检索的关键问题203

6.2.1 支持知识评价的语义关联数据模型203

6.2.2 实用且有效的语义数据检索机制203

6.2.3 模糊语义数据的表达及检索203

6.2.4 基于语义的对等网数据组织及其检索204

6.3 支持知识评价的语义关联数据模型204

6.3.1 语义关联数据模型206

6.3.2 数据的检索及回答210

6.4 基于关键字的语义数据检索213

6.4.1 问题描述215

6.4.2 近似搜索算法及分析217

6.4.3 相关问题讨论221

6.5 基于语义模糊性和用户偏好的检索机制221

6.5.1 后台知识库的语义模糊性224

6.5.2 用户检索请求的规范化229

6.5.3 检索结果的排序231

6.6 基于语义小世界的数据检索233

6.6.1 语义小世界的构建234

6.6.2 数据检索算法237

6.7 本章小结238

参考文献239

第七章 语义数据检索可视化246

7.1 信息检索可视化246

7.2 研究现状247

7.2.1 可视化技术概述247

7.2.2 基于分类的文档簇法248

7.2.3 基于超链接法249

7.2.4 基于文档内容的信息可视化方法249

7.2.5 网络知识发现的可视化方法250

7.2.6 分类信息检索可视化方法251

7.2.7 其他信息可视化系统252

7.3 基于关联的语义网情景检索253

7.3.1　基本概念254

7.3.2　情景值计算255

7.3.3　情景可视化256

7.3.4　实体推荐257

7.4　语义网情景检索的实现258

7.4.1　关联信息可视化体系结构259

7.4.2　关联信息双缓存262

7.4.3　关联信息可视化策略264

7.5　本章小结271

参考文献271

第八章　语义网数据应用系统273

8.1 CiteSeer273

8.1.1　CiteSeer的设计理念和功能273

8.1.2　软件系统分析275

8.1.3 自动引用索引277

8.1.4　论文相似度计算方法278

8.1.5　CiteSeerX279

8.1.6　CiteSeer的意义281

8.2　Google Scholar282

8.2.1　系统功能和服务283

8.2.2　特征分析283

8.2.3　对数字图书馆的影响287

8.3 Libra287

8.3.1　Libra应用状况288

8.3.2　对象级检索289

8.4 Bibster292

8.4.1 Bibster的特点292

8.4.2 Bibster的软件结构293

8.4.3 Bibster中的本体294

8.5 Scirus296

8.6 基于语义关联的科研文献共享系统SemreX298

8.6.1 SemreX的软件结构298

8.6.2 文献共享系统的比较301

8.7 语义网数据应用现状与趋势303

参考文献304