出版社:高等教育出版社
年代:2015
定价:21.9
本书为Semantic Web for the working ontologist : effective modeling in RDFS and OWL, 2nd ed翻译版,原书作者为Dean Allemang和James Hendler。语义万维网2001年由Tim Berners-Lee等人正式提出,它是对异构、海量数据的共享和复用,也是大数据集成和分析的基础。本书着重介绍了RDF建模方法,同时兼顾OWL语言的特性和推理规则。内容上主要以三部分来安排:第一部分包含第1~7章,介绍RDF基础、RDF推理、SPARQL语言、RDF Schema等于RDF建模相关的知识;第二部分包含第8章~第13章,逐步涵盖OWL语法、介绍了OWL建模的相关知识,值得一提的是第13章把相关建模知识串起来,并通过三个例子详尽地说明了语义建模的要领、方法和意义,特别是OBO本体知识库,该本体知识库涉及到生物医学和生物学的很多数据,包括基因信息、癌症基因的分类信息以及生物化学方面的数据,特别具有实际意义;第三部分包含第14~16章,本书作者源自长期从事语义技术研究和开发的经验,为新学者提出了很多有益的建议,相信会在广大读者中产生共鸣,并大受裨益。
第1章 什么是语义网
1.1 什么是Web
1.2 Web:聪明还是愚蠢
1.2.1 智能的Web应用程序
1.2.2 相互关联的数据是聪明的数据
1.3 语义数据
1.3.1 分布式数据Web
1.3.2 语义万维网的特征
1.3.3 地球是圆的还是平的
1.3.4 各持己见
1.3.5 总有未知的信息
1.4 小结
第2章 语义建模
2.1 人际交流的建模
2.2 解释和预测
2.3 调和多样性
2.3.1 差异和类
2.3.2 差异和层次
2.4 建模中的表达力
2.5 小结
第3章 RDF——语义万维网的基础
3.1 分散于网络中的数据
3.2 多源数据的合并
3.3 命名空间、统一资源标识符与身份
3.3.1 统一资源定位符的规范表示
3.3.2 标准命名空间
3.4 RDF命名空间的标识符
3.5 挑战:RDF和表格数据
3.6 复杂关系
3.7 序列化的其他方法
3.7.1 N.Triples形式
3.7.2 Turtle
3.8 RDF/XML
3.9 哑元节点
3.10 小结
第4章 语义网程序架构
4.1 RDF解析器/串行化器
4.2 RDF存储
4.2.1 RDF数据标准和RDF存储的互操作性
4.2.2 RDF查询引擎
4.2.3 与关系查询的比较
4.3 应用程序代码
4.4 数据联合
4.5 小结
第5章 语义网查询语言——SPARQL
5.1 告知一问答系统(Tell-and-Ask)
5.1.1 常见的告知一问答系统基础架构——电子表格
5.1.2 高级的告知一问答系统基础架构——关系数据库
5.2 RDF作为告知一问答系统
5.3 SPARQL——用于RDF的查询语言
5.3.1 命名SPARQL中的疑问词
5.3.2 查询结构对数据结构
5.3.3 SPARQt查询中三元组的顺序
5.3.4 对属性和概要的查询
5.3.5 变量、绑定和过滤器
5.3.6 可选匹配
5.3.7 否定(SPARQL1.1)
5.3.8 是非查询
5.4 SPARQL中的构造查询
5.5 运用构造查询的结果
5.6 SPARQL规则——SPARQL作为规则语言
5.7 SPARQL的高级特性
5.8 聚合与分组(SPARQL1.1)
5.9 子查询(SPARQL1.1)
5.10 合并
5.11 赋值(SPARQL1.1)
5.12 SPARQL联合查询
5.13 小结
第6章 RDF及其推理
6.1 语义网络的推理
6.1.1 SPARQL与推理
6.1.2 基于推理的语义之优点
6.2 智能何在?
6.3 何时进行推理?
6.4 小结
第7章 RDF模式
第8章 RDFS-Plus
第9章 RDFS-Plus工程实践应用
第10章 SKOS——用RDFS-Plus管理词汇表
第11章 OWL基础
第12章 OWL中的计算与集合
第13章 综合应用本体知识
第14章 建模经验与教训
第15章 基于OWL的高级建模
第16章 结论
随着业务越来越依赖互联网数据,软件工程师正面临这样的挑战——使用新技术来构建语义内容和应用程序来访问这些内容,《语义万维网·工程实践指南(第2版 翻译版)/国外优秀信息科学与技术系列教学用书》以语义技术为背景,为语义本体工程师提供符合语义万维网需求实践的建模方式。作为畅销书,《语义万维网·工程实践指南(第2版 翻译版)/国外优秀信息科学与技术系列教学用书》新增了语义技术在医疗保健、人工智能、金融、工程、企业架构等方面的最新进展。
语义网专家阿利芒和亨德勒凭借多年语义网课程培训的经验向我们展示了如何构建有用的、可复用的语义模型。
新增语义网技术在构建、查询、处理信息等方面的最新进展,包括SPAROL、RDF和RDFS、OWL2.0和SKOS。
详细介绍了如何在Web应用方面利用本体,以促进新的增长点,应用涉及电子商务、社交网络、数据挖掘、政府公开数据的应用等。
详细的实例和案例研究向我们展示了什么是语义技术,它们是如何用于解决实际问题的。