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《大數據環(huán)境下領域本體構建框架研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內容在應用文檔-天天文庫。
1、summarizesconclusionsforconstructionofdomainontologyforbigdata,proposesmethodologicalframeworksforbuildingdomainontologythatcanbuildaYangshengdomainontology.Comparedwithotherdomainontology,thedomainontologyofYangshengaccordingtomethodologyhassomeoutstandingfeatures,suchasreusability,s
2、calability,etc..Therefore,thispaperprovidesreferencetoquicklybuilddomainontologyinthebigdataera.Keyword：Bigdata;Domainontology;Knowledgeorganization;Yangsheng;Received：2017年6月［引用本文格式］付苓.大數據環(huán)境下領域本體構建框架研宂［JL圖書館，2017(11):66—711引言大數據環(huán)境下，信息資源呈幾何速度増長且高速變化，數據源多樣并且價值密度低。由于數據的數量、多樣性、速度和價值密度，在大
3、數據環(huán)境下處理相關數據變得越來越困難。大數據的主要挑戰(zhàn)是從結構化和非結構化數據中提取有價值信息。為了處理它們的復雜性，必須將數據分解為知識。木體為此提供了解決方案，因為本體提供了某一領域的明確的和機器可理解的概念化說明。本體是某一領域的共享概念化的規(guī)范說明m，提供特定領域的共享和對重用的知識。一般來說，本體旨在向原始數據添加語義，解決異質性問題，允許推理和推斷。因此,基于大數據構建領域木體是非常有趣的。隨著網上和各領域有效木體數量大量增加，木體構建成為再利用過程m。木體復用關注點不同，如：(1)其他本體，DOLCE1位1,SUM0B1，0B0X51；(2)本體模塊
4、［6-8］;(3)非本體資源，如敘詞表，詞表和分類表等，導致本體復用水平不同。本體開發(fā)可表述為構建一個本體網絡M，但由于本體構建過程中缺乏統(tǒng)一清晰、規(guī)范完善的框架和依據，目前已有領域本體復用和整合效果較弱，面對數據量巨大、數據類型多、價值密度低、高速變化［10］的大數據，從構建過程、生命周期、支持構建過程的方法、技術和工具等方面建立統(tǒng)一的領域本體構建方法論，從應用角度方面實現領域本體構建是亟待解決的問題。為了滿足用戶從巨量數據中快速有效獲取有價值信息的需求，本文提出了一種適合大數據特征的本體構建方法。2相關研究NeOn提出一種棊于場景的本體構建方法，支持不同本體開
5、發(fā)過程，支持分布式環(huán)境中網絡化本體的動態(tài)演化，支持不同人員(領域專家和構建人員等)在本體開發(fā)過程的不同階段闡述知識M，旨在通過本體網絡進行大規(guī)模語義應用。NeOn項目設計了9個木體構建場景：從頭開始創(chuàng)建;重用和重建非木體資源;重用本體資源;重用和重構本體資源;重用和整合本體資源;重用、整合、重構本體資源;重用本體設計模型;重組本體資源;本體資源本地化［11］。浼業(yè)本體化網絡mi首先確定本體領域的范圍及包括的數據，然后根據場景1、2、3、7、5構建本體，包括HGIS的漁業(yè)時間序列參考表、AGROVOC、ASFA、漁業(yè)和水產的分面表、FAO地理木體。基于參考表數據重組
6、為木體，用來索引時間序列，是核心木體。STKOS項目組［13］在NeOn本體構建方法基礎上提出了STKOS本體構建方法。馬雨萌等ill!提出丫構建STKOS屮學科領域本體模型的3層架構，并以屮國科學院植物研宄所為例，闡述領域本體模型3層架構模型在構建植物多樣性領域本體的應用。根據概念是否面向學科領域及其描述層次，領域本體研究層次主要分為無只體學科特征的頂層木體、表達學科共有特征的領域上層木體、面向具體建設目標的領域應用本體三方面［15］。Abbes和Gargouriii虹認為手工構建本體是非常困難和容易出錯的工作，提出了一種自動化本體構建方法，它是基于MongoD
7、B數據庫中的數據獲取OWL本體。從MongoDB數據庫學習本體的方法是基于將MongoDB結構映射到OWL本體的轉換規(guī)則U21，伍括五個主要步驟:創(chuàng)建木體框架:學習概念屬性;識別個體:推導出類公理、屬性公理和約束;用類定義運算符（交、并、補）來豐富本體。最后使用“NorthWind”數據庫通過工具M20nto（MongoDB到本體）驗證了此方法的有效性。表1大數據和大規(guī)模語義應用中木體構建方法比較Jirkovsky等［18］和Bansal等提出了大數據集成應用中本體構建方法。Jirkovskf等提出了創(chuàng)建共享本體解決大數據語義異質性問題。首先，處理不同類型的數據源
8、，如文本文
