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书目数据的关联化,其实质是把书目数据发布为关联数据。关联数据的实现,使图书馆的丰富资源不再局限于图书馆内部应用,而是与互联网上的相关资源联系起来,形成更大的知识网络。以大英图书馆发布的关联数据为研究对象,对其发布的实体对象、词表重用、数据模型、MARC21到RDF的映射进行剖析,旨在为国内图书馆书目数据的关联实践提供参考,推动国内图书馆的书目数据实现网络化、国际化,使中文书目数据融入到语义网发展背景下,真正提高资源利用效率。图4。表10。参考文献9。 相似文献
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当前的编目理念及所采用的MARC格式,已经滞后于语义网技术的要求。从FRBR、RDA,到BIBFRAME以及OCLC基于Schema.org的关联数据模型,图书馆界在寻找新的书目关联数据模型替代MARC。图书馆界率先完成各种规范词表和分类法的关联数据化,并通过它们实现图书馆界内部网站之间的互联,以及图书馆网站与维基等公众网站之间的互联。VIAFbot等项目表明,语义网时代规范数据依然具有很强的实用性。从探索过程可以总结出,编目有知识化、关联化、主题分面化等趋势。参考文献21。 相似文献
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本文主要针对国家科技图书文献中心（NSTL）科技词表的构建特点及智能化文献服务应用方法开展研究。采
用实例剖析的方法,分析词表通用构建方法与常规应用模式,在此基础上重点研究NSTL科技词表的构建特点和应用方
式。NSTL文献服务平台从生产到服务的各个业务流中引入NSTL科技词表,提升了国家科技文献信息战略资源的有效
组织、深度揭示和知识关联,提供智能检索服务。在新的互联网应用环境下,词表规范不再是一种约束,而是一种引
导,一种知识关系汇聚方式,融入科技文献服务的方方面面,产生新的应用方式。 相似文献
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[目的/意义] 从"互联网+"的视角研究科研用户小数据的动态获取与跨界融合问题。[方法/过程] 分析小数据的内涵和特征,梳理科研用户小数据的来源与构成,从科研用户环境、科研用户需求以及科学研究模式3个角度分析科研用户小数据融合的重要性。在此基础上,重点探讨面向科研用户小数据融合的主要原则与具体过程。[结果/结论] 科研用户的小数据融合包括基础库、关联级融合、特征级融合和需求级融合4个层面,并通过数据收集——数据关联——特征提取——知识需求的方式,高效促进小数据的融合创新,为科研用户潜在需求的预测与个性服务的推送提供支持。 相似文献
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[目的/意义]词表语义组织是馆藏语义化研究的重要组成部分,梳理该领域的历史演进有利于明晰重点并推动其更好发展。[方法/过程]在辨析词表语义组织领域核心术语的基础上,提出"标准规范——语义组织方法——支撑技术——词表应用"研究框架,基于该框架梳理中文叙词表语义研究代表文献。[结果/结论]提出词表语义组织的定义及其主体框架,揭示了词表、本体、关联数据等的核心概念及其有机联系;以叙词表为例梳理我国词表语义组织研究近10年来的代表性研究工作;比较词表传统研究与语义组织研究的内在异同,并对我国词表语义组织研究进行述评和展望。 相似文献
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中文叙词表的语义化转换 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义]随着语义网与关联数据的兴起与发展,采用SKOS语言对叙词表进行语义化描述成为主流,这为叙词表在网络上的发布、共享以及在网络环境下的应用提供新的契机。[方法/过程]以《汉语主题词表》为例,对中文叙词表的语义化表示、验证和关联数据发布进行探索。首先,制定基于SKOS、SKOS-XL和SKOS扩展的叙词表语义化表示方案, 实现对叙词表的无损语义描述, 开发基于N-Triples格式的词表语义化转换程序, 使大规模词表的语义化转换更加简单高效;其次,采用新兴的SPIN框架对语义化词表的完整性进行验证, 为SKOS词表的正确性与合法性提供保证;最后,采用“Jena TDB+Fuseki+Pubby”的组合将SKOS/RDF词表数据在网络上发布为关联数据,并开发词表关联数据检索界面。[结果/结论]实验结果表明,采用本文的方法能够实现整个《汉语主题词表》的高效语义化转换、验证与发布,促进中文叙词表在网络上的共享与应用。 相似文献
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关联数据发布流程与关键问题研究——以科技文献、科学数据发布为例 总被引：3，自引：1，他引：2
本文结合中国科学引文数据库和中国生态系统研究网络通量数据的关联数据发布,以关联数据的发布技术框架为研究对象,采取实例阐释的方法,提出了关联数据发布过程中可参考的标准化流程,并详细分析了其中的关键问题.研究表明,关联数据发布流程可以分解成数据建模、实体命名、实体RDF化、实体关联化、实体发布、开放查询六个关键步骤,发布过程中需要考虑到多语种问题、值词表的发布、RDF词表的发布等关键问题.关于利用D2R Server发布数据,本文建议:不要采用空白节点;尽量做好关系型数据库的前期设计;指定非文本属性的数据类型;适当进行实体表的拆分与合并. 相似文献
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基于关联规则的Wikidata人物名称数据分析——以诺贝尔文学奖得主为主题 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义] 挖掘不同名称数据之间的关联关系,将关于某一实体或主题的领域知识表现出来,这对实现不同层次、不同粒度的知识体系的解构和重构、提供满足多种需求的知识服务工作具有重要的研究意义。[方法/过程] 提出一种基于人物实体数据运行关联规则挖掘实验的研究框架,通过对人物实体条目的抽取、预处理及属性识别与分类等处理方法,利用R语言得到人物实体集的关联规则,实现多种名称数据的关联,最后从Wikidata知识库提取113位诺贝尔文学奖得主的实体条目进行实证分析。[结果/结论] 分析右部为地点名称、机构名称、时间名称和主题名称等4种不同类型规则的关联特征,实现不同名称数据类型的关系挖掘问题。本研究可为知识的揭示、聚合和关联提供新的视角,探索了数据挖掘技术在名称数据中的应用。 相似文献
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关联数据在网络信息管理中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
互联网的发展产生了大量的各种类型的信息,但由于传统网络数据的发布格式缺乏结构和语义,造成了网络上大多数文档和数据的孤立。关联数据作为一种新的网络数据发布方式,通过RDF（资源描述框架）构建数据模型,通过URI（统一资源标识符）命名数据实体,发布有关联的互联网信息,使用HTTP协议获取这些相互关联的信息,实现互联网信息的语义整合,实现关联数据浏览器和搜索引擎的应用,使计算机能够更加智能化地帮助人们组织和管理信息。 相似文献
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科学数据出版过程中的数据质量控制 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义] 梳理不同科学数据出版过程中数据质量控制的特点,总结数据质量控制当前面临的挑战,分析相关责任者现状,以利于更好地理解数据质量控制的发展趋势与特征。[方法/过程] 从数据出版模式入手,选取每一种出版模式下的典型案例,归纳总结其数据质量控制的实践、标准,进行不同模式之间的对比分析,总结异同,并发现问题。[结果/结论] 展示、出版和存储数据的方法不同,导致质量控制方法也存在较大差别。大多数期刊未提出与数据质量控制相关的建议和要求;数据知识库从技术方面完成数据集的质量控制,将质量控制作为数据存储、保存和服务开发过程的一部分;数据期刊拥有最详细的数据质量控制过程,并且与数据知识库合作进行数据的获取和存储。随着数据出版机构的发展,数据质量控制将会出现更有效的建议和最佳实践,但前提是必须解决可获取性、数据格式及评议模式等方面的问题。 相似文献
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[目的/意义] 对我国以CNMARC格式编目的中文古籍书目数据进行关联数据化发布研究,以期促进中文古籍文献的开放利用。[方法/过程] 利用Drupal平台从数据建模、数据映射、数据链接以及外部查看几方面对中文古籍书目数据发布为关联数据的过程进行研究。[结果/结论] 通过Drupal平台可以方便地进行中文古籍书目数据的关联化发布,但是也存在链接不完善情况,还需Drupal功能的进一步提升和与其他链接工具的结合使用。 相似文献
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[目的/意义]在总结国内外科研数据出版及数据引用规范发布现状的基础上,一方面梳理现有数据出版模式及优劣势,分析数据出版的主要流程;另一方面结合经典案例,提出不同出版模式下相应的推荐引用策略.[方法/过程]通过分析数据出版领域的相关研究报告及论文,对比各数据出版模式,对各出版模式的优劣势、数据出版流程及引用策略进行综合分析.[结果/结论]现有出版模式主要有4种,分别是数据独立出版、数据论文出版、合作出版以及期刊自行出版,每种出版模式下引用策略不同.数据出版的一般流程需要经历5个阶段,未来的研究可以从克服各数据出版模式的局限以及数据出版体系的构建入手. 相似文献
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[目的/意义]名称规范档在书目数据库中对书目记录的检索点进行规范化校验,通过实现标目的一致性,达到检索效率提升、目录汇集的目的。分析国外名称规范档的最新研究进展及实践,以期为中文名称规范档的发展研究提供借鉴。[方法/过程]通过对当前中文名称规范档建设存在的问题进行客观分析,结合国外名称规范档的研究进展及实践,提出中文名称规范档的建设发展方向。[结果/结论]当前中文名称规范档的建设存在着数据规模小、数据完全性差、数据共享性低问题,从国外名称规范档的发展看出,其不再局限于图书馆内部建设,开始向合作共建共享发展,规范数据不再面向OPAC系统,向开放互联发展。因此中文名称规范档的建设可从共建共享、构建新模型与规则、提升质量方面着手,发挥中文名称规范档在网络环境下的规范控制作用。 相似文献
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[目的/意义]构建一个良好的本体可为语义出版提供机器可读的数据架构,支持出版物内容的结构化组织和语义化描述,支持出版工作流的术语规范控制,实现网络范围的增值效应。前瞻性思考其合理构成可为我国语义出版本体的构建实践提供参考。[方法/过程]选取国际学术出版领域分别具有理论和实践代表意义的SPAR本体和Nature本体,深入阐述其构建原则、逻辑结构和内容构成特点,并从多维度进行对比分析,梳理其优势与不足。[结果/结论]SPAR本体类目全面、属性丰富,突出语义内容的描述。Nature本体结构简洁,灵活实用,注重与外部资源的关联和映射。基于系统分析,认为语义出版本体的构成主要包括出版物和出版工作两方面信息。其中,对出版物重要构成要素（如参考文献与引用信息、学术贡献等）进行深入的建模描述,可增强本体表示能力,更好地支持语义出版的实现;同时,注意做好顶层设计,以实现本体模型的结构简洁与功能高效。 相似文献
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基于关联数据的知识组织深度序化机制研究 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义] 从关联数据在知识组织与控制中的应用为切入点,进一步揭示基于关联数据的知识组织深度序化机制,促进关联数据技术在知识组织、知识发现领域的应用。[方法/过程] 通过系统分析法提出"三位一体"的语义组织框架,分析基于关联数据的知识组织语义序化机制,并以机构知识库关联数据的构建发布为例说明语义序化机制具体实现路径。[结果/结论] 本体与关联数据驱动的语义检索服务体现了基于关联数据的知识组织深度序化机制。研究表明,关联数据作为轻量级的语义网实现方式,为知识组织的深度序化提供了语义化的技术、方法、工具和实现路径,为知识发现、知识推理提供了基础。 相似文献
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[目的/意义] 大数据时代,机构名称数据呈现海量性、动态性、多样性等新特征,机构名称归一化可改善大数据环境下科研管理、学科评价、学科服务中的数据可靠性,提升基于机构名称的数据检索质量和应用效果。[方法/过程] 从语言学角度和模型构建层面研究机构名称归一化,构建基于共现关系和相似度的机构名称归一化框架模型,提出机构名称实体边界识别方法,编制机构多层级词表,提出机构名称归一化方法,最后选取2008-2018年中文文献题录数据进行实验。[结果/结论] 实验结果验证了模型的有效性,对其他类型机构名称归一化有一定的启发。 相似文献
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��[Purpose/significance] In the era of big data, institution name data presents new features such as mass, dynamic and diversity. Normalization of institution name can improve the reliability of data in scientific research management, subject evaluation and subject service under big data environment, and improve the quality and application effect of data retrieval based on institution name.[Method/process] From the perspective of linguistics and model construction, this paper studied name normalization. This paper constructs a Framework Model for Normalization of Institutional Names Based on Co-occurrence Relations and Similarity. Firstly, it proposed a method of identifying the entity boundary of names. Secondly, it compiled a multi-level vocabulary and proposes a normalized method of names. Finally, the Chinese bibliographic data from 2008 to 2018 were selected for experiment.[Result/conclusion] Experiments verify the validity of the model, which has some enlightening significance for the normalization of the names of other types of institutions. 相似文献
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关联爵士项目是一项探索关联数据在数字人文领域中应用的实验项目,主要关注如何利用关联数据提升文化遗产文献的可视性,即通过爵士历史的数字档案揭示音乐家之间的关系以及他们在爵士领域的社交网络.介绍关联爵士项目产生的背景、具体内容、开发步骤以及项目中的关键问题,认为其可以为我国关联数据与数字人文领域的结合研究带来一定的启示:采用挖掘实体关系为目标的研究路线与方法、最大化文本来源、发布中文名称规范关联数据、对现有本体进行选择和映射、利用众包方式开展文本分析工作. 相似文献