领域科学数据语义映射研究与应用

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语义网与本体在当今各学科研究领域中发挥着重要的作用,但在材料科学领域应用较少。材料科学研究中往往需要对数据进行大量集成查询,而语义网高度集成的链式数据能够很好地满足这一需求。为了在材料领域实现语义集成网络,必须将材料数据从原来的关系型数据库(RDB)中转化到领域本体的实例RDF里,在实际应用中由于材料数据往往较大,还应建立自动推荐候选映射的机制。在当今各学科领域中,高度集成的领域科学数据是科学研究的必要工具。本文以材料科学的语义集成为例,建立了一个基于领域知识库的集成知识网络。首先研究了金属材料数据库到领域本体模型的映射方法。以W3C最新标准DM和R2RML作为参考,通过解析金属材料数据库(RDB)和本体模型各个元素之间的映射,将映射结果以TTL文档的形式记录下来,并实现了模拟R2RML Processor的RDF生成算法,最终将金属材料数据库中数据转化为领域本体的实例RDF。实际应用中材料领域数据库中往往包含着大量的数据,单纯靠手工选择映射是不实际的。本文借鉴了当今各大领域知识库的模式,创建了SFC(顶层领域本体框架)与MMMBB(金属材料数据映射背景库)两个领域知识库,并实现了基于领域知识库的自动推荐候选映射算法,还提出了通过检索数据库实例的方式逆向推理映射等新方法,提升了映射效率。最后,本文提出了一种基于领域知识库的金属材料数据映射系统,实现了上述功能,并可对领域知识库进行编辑和扩展,对材料信息学以及语义网新技术进行了非常有意义的研究与探索。
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