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內(nèi)容簡介

　　《語義Web原理及應用》從語義Web應用出發(fā)，強調語義Web原理和最新進展。全書分為“語義Web原理”和“語義Web應用”上、下兩篇。上篇分為六章：語義Web概念、語義Web基礎、語義Web語言、描述邏輯語言、描述邏輯推理、語義Web查詢與推理。介紹語義Web的基本概念，包括什么是語義Web、什么不是語義Web以及語義Web的發(fā)展歷史；語義Web的基礎知識，包括和語義Web相關的Web技術、知識表示方法、數(shù)據(jù)庫技術以及RDF：語義Web語言，包括RDFS、OWL、SWRL、SPARQL、OWL 2；描述邏輯語言的語法、語義、推理任務；描述邏輯推理，包括結構包含算法和Tableau算法；語義Web查詢與推理，包括推理系統(tǒng)的表達能力、響應時間和可擴展性。下篇分為四章：本體工程、語義Web應用、語義Web實驗和語義Web展望。介紹本體定義、構造準則、本體管理、開發(fā)平臺、模型驅動的本體工程、本體匹配方法、本體學習方法。語義Web應用，包括一般框架和典型應用、基于語義的面向服務體系結構、基于語義的社會網(wǎng)絡分析、其他語義Web應用。語義Web實驗，開發(fā)中國人的家族關系本體和《紅樓夢》中主要人物知識庫，并采用SPARQL進行查詢；語義Web未來展望，包括語義Web中存在的問題、Web 2.0、DataSpace和Web 3.0。《語義Web原理及應用》可作為計算機專業(yè)本科生和研究生的教材，也可供相關領域的研究人員閱讀和參考。

作者簡介

　　高志強，東南大學計算機科學與工程學院副教授、博士生導師。1995年獲得清華大學工學博士學位，2000～2002年作為博士后訪問日本京都大學。主持兩項關于本體學習的國家自然科學基金項目。研究領域包括虛擬現(xiàn)實和人工智能，研究興趣包括語義web中的本體學習以及大規(guī)模中文語義知識庫的構建方法。潘越，IBM中國研究院資深研窮員、信息與知識研究部資深經(jīng)理，上海交通大學兼職研究員、博士生導師，ACM、IEEE和ccF會員以及YOCSEF委員。研究興趣包括知識表示與推理、語義Web、信息集成、檢索和問答系統(tǒng)、醫(yī)學信息學。獲得兩次IBM研究部門成果獎，一次杰出技術成就獎，并有一項專利獲得IBM追加發(fā)明專利獎。他是2007～2008年被選入IBMTHINK的唯一一位來自中國乃至亞洲的研究人員。1996年獲得中國科學院自動化所博士學位，1998年加入IBM中國研究院。馬力，IBM中國研究院研究員。2003年于中國科學院自動化研究所獲得工學博士學位，同年加入IBM從事語義Web和企業(yè)信息管理的研發(fā)工作。研究領域包括語義Web、數(shù)據(jù)管理、圖像處理和模式識別，目前研究工作集中在大規(guī)模本體的查詢和推理、語義數(shù)據(jù)管理和生物特征識別等方向。

圖書目錄

序
前言
上篇語義Web原理
第1章語義Web概念
1.1 什么是語義Web
1.1.1 語義Web的定義
1.1.2 語義Web的目標
1.1.3 語義Web的層次模型
1.2 什么不是語義Web
1.2.1 語義Web和知識表示
1.2.2 語義Web和E.R模型
1.2.3 語義Web和關系數(shù)據(jù)庫
1.2.4 語義Web和推理系統(tǒng)
1.2.5 語義Web和概念圖
1.3 語義Web發(fā)展簡史
1.4 在語義Web中共享數(shù)據(jù)
1.4.1 指派URI
1.4.2 調整已有數(shù)據(jù)
1.4.3 發(fā)布數(shù)據(jù)
1.5 小結
習題
第2章語義web基礎
2.1 命名空間和XML
2.1.1 命名空間
2.1.2 XML
2.2 知識表示
2.2.1 命題演算
2.2.2 一階謂詞演算
2.2.3 語義網(wǎng)絡與框架
2.3 數(shù)據(jù)庫技術
2.3.1 E-R數(shù)據(jù)模型
2.3.2 面向對象數(shù)據(jù)模型
2.3.3 基于邏輯的數(shù)據(jù)模型
2.4 RDF
2.4.1 背景和動機
2.4.2 目標
2.4.3 概念
2.4.4 語法
2.4.5 語義
2.5 小結
習題
第3章語義Web語言
3.1 RDFS
3.1.1 動機
3.1.2 詞匯表
3.1.3 解釋
3.1.4 舉例
3.1.5 推導規(guī)則
3.1.6 RDF應用
3.2 OWL
3.2.1 動機
3.2.2 要求
3.2.3 演化歷史
3.2.4 分類
3.2.5 語言
3.2.6 OWL方言
3.3 SWRL
3.3.1 引言
3.3.2 抽象語法
3.4 SPARQL
3.4.1 簡單查詢
3.4.2 RDF術語約束
3.4.3 圖模式
3.4.4 可選值
3.4.5 多重匹配
3.4.6 RDF數(shù)據(jù)集
3.4.7 查詢結果修飾符
3.4.8 查詢表單
3.5 OWL2
3.5.1 子語言
3.5.2 OWL2和0WL的區(qū)別
3.6 小結
習題
第4章描述邏輯語言
4.1 描述邏輯
4.1.1 基本概念
4.1.2 主要特點
4.1.3 描述邏輯系統(tǒng)
4.2 描述邏輯系統(tǒng)的發(fā)展歷史
4.2.1 前描述邏輯系統(tǒng)
4.2.2 描述邏輯系統(tǒng)
4.2.3 現(xiàn)代描述邏輯系統(tǒng)
4.2.4 存在問題
4.3 基本描述邏輯語言
4.3.1 AC語言的語法
4.3.2 AC語言的語義
4.3.3 AC語言系列
4.3.4 描述邏輯和一階謂詞邏輯
4.3.5 術語體系TBox
4.3.6 世界描述ABox
4.4 擴展描述邏輯語言
4.5 推理任務分類
4.5.1 TBox推理
4.5.2 ABox推理
4.6 小結
習題
第5章描述邏輯推理
5.1 結構包含算法
5.2 ACC語言的Tableau算法
5.2.1 ACC表定義
5.2.2 構造ACC表
5.2.3 ACC語言的Tableau算法性質
5.3 SL語言的Tableau算法
5.3.1 SL定義
5.3.2 SL語言的Tableau算法性質
5.4.SHI語言的Tableau算法
5.5 SHIF言的Tableau算法
5.6 ABox推理
5.7 小結
習題
第6章語義web查詢與推理
6.1 RDF查詢與推理
6.1.1 Sesame
6.1.2 3Store
6.1.3 RDF Store
6.1.4 Kowari
6.1.5 Jena2
6.1.6 SOR
6.1.7 P2P存儲
6.2 OWL推理
6.2.1 推理機框架
6.2.2 常用推理系統(tǒng)
6.2.3 測試基準
6.2.4 不一致推理
6.3 規(guī)則推理
6.3.1 Prolog
6.3.2 前向鏈和反向鏈
6.4 本體和規(guī)則的集成
6.5 小結
習題
下篇語義Web應用
第7章本體工程
7.1 本體
7.1.1 本體定義
7.1.2 本體構成
7.2 本體構建
7.2.1 構建準則
7.2.2 構建方法
7.2.3 評價標準
7.3 本體管理
7.4 本體開發(fā)平臺
7.4.1 Proteg
7.4.2 NeOn
7.4.3 SWOOP
7.5 模型驅動的本體工程
7.5.1 傳統(tǒng)的本體管理系統(tǒng)
7.5.2 模型驅動的本體管理體系結構
7.5.3 本體定義元模型
7.5.4 基于EMF的本體工程系統(tǒng)
7.6 本體匹配
7.6.1 本體匹配方法
7.6.2 可用于本體匹配的相關工作
7.6.3 分析總結
7.7 本體學習
7.7.1 基于文本的本體學習
7.7.2 基于其他資源的本體學習
7.7.3 相關研究
7.7.4 分析總結
7.8 小結
習題
第8章語義web應用
8.1 語義Web應用的一般框架與典型應用
8.1.1 語義Web應用的一般框架
8.1.2 語義Wiki
8.1.3 Linking Open Data
8.1.4 語義信息管理
8.1.5 語義信息檢索
8.2 基于語義的面向服務的體系結構
8.2.1 面向服務的體系結構
8.2.2 SOA相關技術
8.2.3 SOA中的語義互操作
8.3 基于語義的社會網(wǎng)絡分析
8.3.1 社會網(wǎng)絡分析
8.3.2 知識管理中的社會網(wǎng)絡分析
8.3.3 語義Web和社會網(wǎng)絡分析
8.4 其他語義Web應用
8.4.1 Dynamic View
8.4.2 語言網(wǎng)格
8.4.3 Freebase
8.4.4 Word Net
8.4.5 GO
8.4.6 Open Cyc
8.4.7 RDFa
8.5 小結
習題
第9章語義web實驗
9.1 實驗描述
9.2 主要人物關系
9.3 本體重用
9.4.構造主要人物關系知識庫
9.4.1 設計原則
9.4.2 設計方法
9.5 實驗分析
9.5.1 知識庫查詢
9.5.2 注意事項
9.6 小結
習題
第10章語義web未來展望
10.1 Web2.0
10.2 語義Web中存在的問題
10.3 展望未來
10.3.1 數(shù)據(jù)空間
10.3.2 Web3.0
10.4 小結
習題
附錄A OWL構子及其作用描述
附錄B 使用Pellet推理機進行帶推理查詢的源代碼
參考資源