語(yǔ)義Web技術(shù)基礎(chǔ)

內(nèi)容概要

　　《世界著名計(jì)算機(jī)教材精選 ：語(yǔ)義Web技術(shù)基礎(chǔ)》主要介紹了語(yǔ)義萬(wàn)維網(wǎng)基礎(chǔ)技術(shù)?！妒澜缰?jì)算機(jī)教材精選
：語(yǔ)義Web技術(shù)基礎(chǔ)》從實(shí)用的角度，從語(yǔ)義Web的發(fā)展開(kāi)始，介紹了當(dāng)今流行的幾種語(yǔ)義Web技術(shù)，是國(guó)內(nèi)外第一本關(guān)于語(yǔ)義Web技術(shù)的圖書(shū)。全書(shū)包括9章，分別介紹了語(yǔ)義技術(shù)的起源，RDF的基礎(chǔ)知識(shí)，RDF和RDFS的形式語(yǔ)義，Web本體語(yǔ)言O(shè)WL，OWL的形式語(yǔ)義，本體和規(guī)則，本體的查詢(xún)語(yǔ)言，本體工程，以及本體的一些應(yīng)用。

作者簡(jiǎn)介

作者：（德國(guó)）希茨利爾（Pascal Hitzler） （德國(guó)）Markus Krotszsch （德國(guó)）Sebastian Rudolph （德國(guó)）York Sure 譯者：俞勇  希茨利爾是AIFB的助理教授，2009年9月作為教學(xué)人員加入俄亥俄州德頓的萊特州立大學(xué)Kno.e.sis中心。2001年，他在科克大學(xué)和愛(ài)爾蘭國(guó)立大學(xué)獲得數(shù)學(xué)博士學(xué)位。從2001年到2004年，他在德國(guó)的德累斯頓技術(shù)大學(xué)人工智能學(xué)院當(dāng)博士后研究員。在2003年，他花費(fèi)了三個(gè)月的時(shí)間在俄亥俄州克利夫蘭的凱斯西儲(chǔ)大學(xué)做助研。他多樣的研究興趣覆蓋語(yǔ)義萬(wàn)維網(wǎng)、知識(shí)表示和推理、神經(jīng)一符號(hào)集成和計(jì)算機(jī)科學(xué)的形式基礎(chǔ)。

書(shū)籍目錄

第1章 語(yǔ)義的探求
1.1　建立模型
1.2　用知識(shí)計(jì)算
1.3　交流信息
1.4　語(yǔ)義萬(wàn)維網(wǎng)技術(shù)
1.5　進(jìn)一步閱讀
第2章 用rdf和rdf模式表示的簡(jiǎn)單本體
2.1　rdf簡(jiǎn)介
2.1.1　圖，而不是樹(shù)
2.1.2　rdf中的名稱(chēng)： uri
2.1.3　rdf中的數(shù)值： 文字
2.2　rdf語(yǔ)法
2.2.1　從圖到三元組
2.2.2　簡(jiǎn)單的三元組語(yǔ)法： n3、n-triple和turtle
2.2.3　rdf的xml序列化
2.2.4　在xml中的rdf： uri與其他問(wèn)題
2.2.5　更短的uri： xml實(shí)體與相對(duì)uri
2.2.6　uri從哪里來(lái)，它們的含義是什么
2.3　高級(jí)特性
.2.3.1　rdf中的數(shù)據(jù)類(lèi)型
2.3.2　語(yǔ)言設(shè)置和數(shù)據(jù)類(lèi)型
2.3.3　多值關(guān)系
2.3.4　空白結(jié)點(diǎn)
2.4　rdf模式中簡(jiǎn)單本體
2.4.1　類(lèi)與實(shí)例
2.4.2　子類(lèi)和類(lèi)結(jié)構(gòu)
2.4.3　屬性
2.4.4　子屬性與屬性層次
2.4.5　屬性限制
2.4.6　rdfs中的附加信息
2.5　編碼特別的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
2.5.1　rdf中的列表
2.5.2　關(guān)于命題的命題： 物化
2.6　一個(gè)例子
2.7　本章總結(jié)
2.7.1　rdf（s）語(yǔ)言構(gòu)成的概述
2.8　練習(xí)
2.9　進(jìn)一步閱讀
第3章 rdf形式語(yǔ)義
3.1　為什么要有語(yǔ)義
3.2　rdf（s）的模型論語(yǔ)義
3.2.1　簡(jiǎn)單解釋
3.2.2　rdf-解釋
3.2.3　rdfs解釋
3.2.4　數(shù)據(jù)類(lèi)型的解釋
3.2.5　例子
3.3　根據(jù)推理規(guī)則的句法推理
3.3.1　簡(jiǎn)單推導(dǎo)的演繹規(guī)則
3.3.2　rdf-推導(dǎo)的演繹規(guī)則
3.3.3　rdfs-推導(dǎo)的演繹規(guī)則
3.3.4　針對(duì)數(shù)據(jù)類(lèi)型的附加規(guī)則
3.3.5　rdfs演繹的例子
3.4　rdf（s）的語(yǔ)義局限
3.5　本章總結(jié)
3.6　練習(xí)
3.7　進(jìn)一步閱讀
第4章 網(wǎng)絡(luò)本體語(yǔ)言owl
4.1　用owl表示的本體
4.1.1　owl本體的頭
4.1.2　類(lèi)、角色和個(gè)體
4.1.3　簡(jiǎn)單的類(lèi)關(guān)系
4.1.4　個(gè)體間的關(guān)系
4.1.5　封閉式類(lèi)
4.1.6　布爾類(lèi)構(gòu)造器
4.1.7　角色限制
4.1.8　角色關(guān)系
4.1.9　角色特性
4.1.1 0 推理類(lèi)型
4.2　owl的種類(lèi)
4.2.1　owl full
4.2.2　owl dl
4.2.3　owl lite
4.3　即將推出的owl 2標(biāo)準(zhǔn)
4.3.1　owl 2 dl
4.3.2　owl 2概圖
4.3.3　owl 2 full
4.4　本章總結(jié)
4.4.1　owl 1語(yǔ)言構(gòu)造子概述
4.4.2　owl 2語(yǔ)言附加構(gòu)造子概述
4.5　練習(xí)
4.6　擴(kuò)展閱讀
第5章 owl形式語(yǔ)義
5.1　描述邏輯
5.1.1　描述邏輯alc
5.1.2　作為描述邏輯的owl dl
5.1.3　命名描述邏輯以及它們與owl子語(yǔ)言之間的關(guān)系
5.1.4　sroiq的形式語(yǔ)法
5.2　owl的模型論語(yǔ)義
5.2.1　sroiq的外延語(yǔ)義
5.2.2　通過(guò)謂詞邏輯定義sroiq語(yǔ)義
5.3　owl自動(dòng)推理
5.3.1　推理問(wèn)題
5.3.2　否定范式
5.3.3　alc的tableaux算法
5.3.4　shiq的tableaux算法
5.3.5　計(jì)算復(fù)雜性
5.4　本章總結(jié)
5.5　練習(xí)
5.6　進(jìn)一步閱讀
第6章 本體和規(guī)則
6.1　什么是規(guī)則
6.2　一階規(guī)則語(yǔ)言datalog
6.2.1　datalog導(dǎo)論
6.2.2　datalog語(yǔ)義
6.3　規(guī)則和owl dl的結(jié)合
6.3.1　合成語(yǔ)義： datalog和描述邏輯
6.3.2　計(jì)算結(jié)論
6.3.3　描述邏輯規(guī)則
6.3.4　dl-safe規(guī)則
6.4　規(guī)則內(nèi)部交換格式rif
6.4.1　rif-core
6.4.2　面向?qū)ο蟮臄?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)： rif中的框架
6.4.3　rif-core語(yǔ)義
6.4.4　對(duì)于rif-core的xml句法
6.4.5　rif和owl dl的結(jié)合
6.4.6　rif和rdf（s）的結(jié)合
6.4.7　rif-core和rif-bld的更多特性
6.5　本章總結(jié)
6.6　練習(xí)
6.7　進(jìn)一步閱讀
第7章 查詢(xún)語(yǔ)言
7.1　sparql： rdf的查詢(xún)語(yǔ)言
7.1.1　簡(jiǎn)單的sparql查詢(xún)
7.1.2　簡(jiǎn)單圖模式： 三元組和變量
7.1.3　sparql中的空白結(jié)點(diǎn)
7.1.4　復(fù)雜圖模式： 組、可選和可替代
7.1.5　對(duì)數(shù)據(jù)值的查詢(xún)
7.1.6　過(guò)濾器
7.1.7　結(jié)果格式
7.1.8　修飾符
7.1.9　sparql語(yǔ)義和sparql代數(shù)
7.1.1 0 sparql的其他表達(dá)特性
7.2　owl dl的合取查詢(xún)
7.2.1　owl的局限
7.2.2　合取查詢(xún)的介紹
7.2.3　非區(qū)分變量
7.2.4　合取查詢(xún)和規(guī)則
7.2.5　合取查詢(xún)與sparql
7.3　本章總結(jié)
7.4　練習(xí)
7.5　進(jìn)一步閱讀
第8章 本體工程
8.1　需求分析
8.2　本體創(chuàng)建--你的知識(shí)在哪里
8.2.1　在你的大腦中： 人類(lèi)知識(shí)源
8.2.2　在你的書(shū)中： 非結(jié)構(gòu)化源
8.2.3　在互聯(lián)網(wǎng)中： 半結(jié)構(gòu)化源
8.2.4　在數(shù)據(jù)庫(kù)中： 結(jié)構(gòu)化源
8.3　本體的質(zhì)量保證
8.3.1　本體評(píng)估： 怎樣改進(jìn)本體
8.3.2　如何（不）正確地建模
8.3.3　本體精煉： 如何改進(jìn)本體
8.4　模塊化本體： 分而治之
8.5　軟件工具
8.5.1　本體編輯器
8.5.2　rdf存儲(chǔ)
8.5.3　owl dl推理引擎
8.5.4　owl 2概要的推理引擎
8.5.5　quonto
8.5.6　數(shù)據(jù)日志和規(guī)則引擎
8.5.7　更多系統(tǒng)
8.6　本章總結(jié)
8.7　進(jìn)一步閱讀
第9章 應(yīng)用
9.1　萬(wàn)維網(wǎng)數(shù)據(jù)交換與聚合
9.1.1　用元數(shù)據(jù)為萬(wàn)維網(wǎng)數(shù)據(jù)添磚加瓦
9.1.2　詞匯表
9.2　語(yǔ)義維基
9.2.1　語(yǔ)義媒體維基
9.2.2　應(yīng)用
9.3　語(yǔ)義門(mén)戶(hù)
9.4　數(shù)據(jù)格式中的語(yǔ)義元數(shù)據(jù)
9.5　生命科學(xué)中的語(yǔ)義web
9.6　本體用于標(biāo)準(zhǔn)化
9.7　rif應(yīng)用
9.8　面向未來(lái)的應(yīng)用
9.9　本章總結(jié)
9.1 0 進(jìn)一步閱讀
附錄a 可擴(kuò)展標(biāo)記語(yǔ)言xml
a.1　簡(jiǎn)述xml
a.2　xml語(yǔ)法
a.3　xml模式
a.3.1　元素、屬性和數(shù)據(jù)類(lèi)型
a.3.2　用戶(hù)自定義類(lèi)型
附錄b 集合論
b.1　基本概念
b.2　集合操作
b.3　關(guān)系和函數(shù)
附錄c 邏輯
c.1　語(yǔ)法
c.2　語(yǔ)義
c.3　證明理論和可判定性
附錄d 練習(xí)答案
d.
第2章 解答
d.
第3章 答案
d.
第4章 答案
d.
第5章 答案
d.
第6章 答案
d.
第7章 答案
參考文獻(xiàn)

章節(jié)摘錄

版權(quán)頁(yè)：   插圖：   （1）無(wú)值（即無(wú)約束的變量）。 （2）空結(jié)點(diǎn)。 （3）URI。 （4）RDF字面量。 但是一般情況下，RDF規(guī)范中并沒(méi)有給出不同類(lèi)型的字面量是如何比較的。只有當(dāng)xsd：string類(lèi)型的字面量和一個(gè)無(wú)類(lèi)型的字面量比較并且具有相同的字面值的時(shí)候，無(wú)類(lèi)型的字面量被定義為更小。關(guān)于兩個(gè)無(wú)約束的變量、兩個(gè)空結(jié)點(diǎn)和兩個(gè)未知類(lèi)型的字面量之問(wèn)的序也是沒(méi)有定義的，根據(jù)具體的實(shí)現(xiàn)不同而不同，在這些具體實(shí)現(xiàn)中可能還支持其他SPARQL標(biāo)準(zhǔn)沒(méi)有定義序的類(lèi)型。此外，我們還可以根據(jù)多個(gè)變量的值來(lái)對(duì)結(jié)果排序。聲明出現(xiàn)的順序決定了這些變量的相關(guān)度：當(dāng)且僅當(dāng)?shù)谝粋€(gè)變量的兩個(gè)不同約束值相同的時(shí)候，第二個(gè)變量才會(huì)用來(lái)排序，以此類(lèi)推。對(duì)于每一個(gè)變量，其順序都是可以單獨(dú)給定的，例如在ORDER BY DESC（？price）？title語(yǔ)句中，它按價(jià)格降序而當(dāng)兩個(gè)物品價(jià)格相等的情況下則依照他們標(biāo)題的字典（升）序。 幾乎所有的查詢(xún)語(yǔ)言都會(huì)有一個(gè)關(guān)鍵的特性，即可以選取結(jié)果序列中的某一段。在SPARQL中，它可以通過(guò)LIMIT和OFFSET來(lái)實(shí)現(xiàn)。通過(guò)這兩個(gè)關(guān)鍵字，我們可以選中一段結(jié)果，它的結(jié)果數(shù)上限為L(zhǎng)IMIT，且開(kāi)始的位置為OFFSET。 比如說(shuō)，這個(gè)查詢(xún)顯示從第25號(hào)開(kāi)始的5個(gè)三元組，根據(jù)主語(yǔ)的元素（假定都是URI）排序。這樣，切分參數(shù)可以用來(lái)分段獲取結(jié)果，這對(duì)于許多搜索引擎來(lái)說(shuō)是相當(dāng)常用的。至于第25個(gè)元素具體是什么，當(dāng)然依賴(lài)于我們采用的序。如果不定義這樣的序，那么使用LIMIT和OFFSET的結(jié)果一般來(lái)說(shuō)是不可預(yù)測(cè)的。甚至，它的序?qū)τ诿恳粋€(gè)查詢(xún)都不一樣（與實(shí)現(xiàn)的細(xì)節(jié)有關(guān)），這樣一來(lái)獲取結(jié)果將不可靠，因此選取一段結(jié)果的查詢(xún)必需使用具體的0RDER BY定義。也因?yàn)檫@個(gè)原因，ORDER BY對(duì)于CONSTRUCT、ASK和DESCRIBE也是有用的。 最后一個(gè)使大的結(jié)果集更容易處理的選擇是去除結(jié)果列表中不必要的重復(fù)。確切地說(shuō)，保證沒(méi)有兩行結(jié)果是完全一樣的是十分有用的。這可以通過(guò)DISTINCT來(lái)實(shí)現(xiàn)，而其只允許在SELECT后面出現(xiàn)。事實(shí)上，這個(gè)特性對(duì)于其他的結(jié)果格式來(lái)說(shuō)是沒(méi)有很大用途的（雖然，在這點(diǎn)上值得討論，它還是會(huì)有點(diǎn)作用，參見(jiàn)練習(xí)7.6）。所有變量的約束都相同的行將會(huì)合并為一行。但是值得注意的是，即便如此并非結(jié)果表中的所有冗余都消除了。例如，可能會(huì)存在兩行除了空結(jié)點(diǎn)的標(biāo)識(shí)符以外其余部分都是相同的。如同在7.1.3節(jié)中討論的，結(jié)果中一個(gè)空白結(jié)點(diǎn)的標(biāo)識(shí)符可能是相關(guān)的，但這只會(huì)發(fā)生在同一個(gè)標(biāo)識(shí)符在其他的三元組中也使用到的情況。要試圖除去所有形式的冗余是相當(dāng)困難的事情，所以DISTINCT只處理最顯然的情況。 本節(jié)中所有討論到的參數(shù)都可以相互組合，因此決定它們起作用的順序是相當(dāng)重要的。SPARQL定義了如下的處理步驟： （1）基于0RDER BY對(duì)所有結(jié)果排序。 （2）消除結(jié)果集中所有未被選中的變量（投影）。 （3）如果有要求，則消除重復(fù)的結(jié)果。 （4）按照OFFSET指引，刪除開(kāi)頭的結(jié)果。 （5）刪除所有LIMIT地址之后的結(jié)果。 基于這個(gè)處理順序，我們可以發(fā)現(xiàn)結(jié)果有可能按照沒(méi)有被選中的變量排序，然而DISTINCT只基于選中的變量集。OFFSET和LIMIT的處理指的是可能已經(jīng)由DISTINCT縮小過(guò)的結(jié)果集。

編輯推薦

在附錄中我們提供對(duì)于背景知識(shí)的簡(jiǎn)要的說(shuō)明，這對(duì)理解《世界著名計(jì)算機(jī)教材精選:語(yǔ)義Web技術(shù)基礎(chǔ)》中的內(nèi)容是需要的或有幫助的。我們建議僅在需要時(shí)參考相應(yīng)內(nèi)容，如一個(gè)對(duì)于XML或一階邏輯的簡(jiǎn)單介紹。附錄A講述了XML與XML模式。附錄B列出了集合論中的基本符號(hào)。附錄C中重述了一階謂詞邏輯基礎(chǔ)。附錄D提供了對(duì)于書(shū)中相應(yīng)章節(jié)的所有練習(xí)的解答。

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