RDF中isa关系补全方法评估.docx

资源描述

RDF中isa关系补全方法评估.docx

《RDF中isa关系补全方法评估.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《RDF中isa关系补全方法评估.docx（9页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。

RDF中isa关系补全方法评估.docx

RDF中isa关系补全方法评估

万方数据

缩略词表

缩略词

英文全称

中文全称

www

W3CLODURI

WorldWideWeb

WorldWideWebConsortÍwn

LinkingOpenData

UnifonnResourceIdentifier

万维网万维网联盟开放链接数据统一资源标识符

RDF

ResourceDescriptionFramework

资源描述框架

OWL

WebOntologyLanguage

Web本体语言

SVD

RMSE

SingularValueDecomposition

RootMeanSquareError

矩阵奇异值分解

均方根误差

VII

万方数据

致谢

时光荏苒如白驹过隙，东大已经陪伴我走过了两年半的美好时光，在研究生的学习过程中，最需要感谢的是我的导师漆桂林教授。

您治学严谨，为人谦和。

在苏州任课的时候开始便常常给予我们指导，即使人不在苏州也通过邮件跟我们交流，我们有时候晚上十点多发邮件，您还会回邮件指导我们，这里边是您对我们殷切的关心和为人师的强烈责任感。

到再后来的我们回到南京的实验室学习和科研，更加感受到了您对学术严谨态度的和对学生的关怀。

在您的交流中，学到不仅仅是知识，更多的是一种进取精神，感染我们不断努力，我想对漆老师致以最崇高的敬意和衷心的感谢!

另外还要感谢知识科学与工程实验室的全体同学，非常有爱的实验室，做项目积极认真，平日里相互逗乐关心，有时也会敞开胸怀地交流谈心聊前程与烦恼，这些美好的回忆，都深深地印在我的脑海里。

一起走过得日子，历历在目，与你们相识，青春无悔。

特别要感谢实验室的高桓博士，无论是在生活上还是学习中，他都给予我莫大的鼓励和帮助。

还要十分感谢东南大学．蒙纳什大学联合研究生院，尤其是所有为之诞生为努力的老师们。

感谢Ben，Fred，Grace，Hsing等等从澳洲远道而来的老师为我们带来了大洋彼岸的教育理念和教学方法，

你们严谨的态度和敬业的精神让我获益匪浅。

最崇高的敬意我要献给我的父母。

正是你们无私地支持和帮助，我才能敢于面对学习和生活中的种种困难与挫折，才能昂首阔步地走到今天。

你们既是我坚强的后盾，也是我前进的动力。

最后感谢评阅论文的各位专家，对你们付出的辛勤劳动表示诚挚的谢意!

千言万语道不尽自己的不舍和感激，谨以此文献给那些关心我学习、生活的每一位老师、同学

和家人，并向他们表达我衷心的感谢。

万方数据

参考文献

【1】LassilaO，SwickRR．Resourcedescriptionframework（ROE）modelandsyntaxspecification[J]．1999．

199．220．

【2】Berners-LeeT．SemanticWebRoadMap[EB／OL]．http：

／／www．w3．org／Designlssues／Semantic．html，

1998—10．14．

[3】Bemers—LeeT，HendlerJ，LassilaO．TheSemanticWeb[J]．ScientificAmerican，2001，284（5）：

34-43．

【4】BizerC，HeathT，IdehenKeta1．Linkeddataontheweb（LDOW2008）[C]．Proceedingsofthe17th

internationalconferenceonWorldWideWeb．ACM．2008：

1265—1266．

【5】McllraithSA，SonTC，ZengH．Semanticwebservices[J]．IEEEintelligentsystems，2001

（2）：

46—53．

【6】侯阳，刘扬，孙瑜．本体研究综述[J】．计算机工程，2011，1．

【7】McGuinnessDL，VanHarmelenEOWLwebontologylanguageoverview[J]．W3Crecommendation，

2004，10（10）：

2004．67—92．

[8】高志强，潘越，马力等。

语义Web原理及应用[M】．北京：

机械工业出版社，2009．

【9】CarrollJ，Dickinsonl，DollinC，eta1．Jena：

implementingthesemanticwebrecommendations[C]．Proceedingsofthe13thinternationalconferenceonWorldWjdeWeb．ACM．2004：

74—83．

【10】LehmannJ，Isele心JakobM，eta1．DBpedia-Alarge-scale，multilingualknowledgebaseextractedfrom

W'ddpedia[J]．SemanticWeb．2014：

卜29

【11】BizerC，HeathT，IdehenK，eta1．Linkeddataontheweb（LDOW2008）[C]．Proceedingsofthe17th

internationalconferenceonWorldWideWeb．ACM，2008：

1265—1266．

[12】DeGiacomoG，LenzeriniM．TBoxandABoxreasoninginexpressivedescriptionlogics阴．

InternationalConferenceonPrinciplesofKR&Reasoning，1996，96：

316-327．

[13】G．KlyneandJ-J．Carroll．ResourceDescriptionFramework（RDF）：

ConceptSandAbstractSyntax[J]．W3CRecommendation，WbrldWideWebConsortium，2004．

[14】HitzlerEKrotszschM，RudolphS，eta1．语义Web技术基础[M】．俞勇等译．北京：

清华大学出版社，2012：

12—73．

[15】BtihrnannL，LehmannJ．UniversalOWLaxiomenrichmentforlargeknowledgebases[M]．Knowledge

EngineeringandKnowledgeManagement．SpringerBerlinHeidelberg，2012：

57-71．

【16】NevilleJ，JensenD．Iterativeclassificationinrelationaldata[C]．NationalConferenceoftheAmericanAssociationforArtificialIntelligence-2000WorkshoponLearningStatisticalModelsfromRelationalData．2000：

13—20．

[17】PaulheimH．Browsinglinkedopendatawithautocomplete[J]．ProceedingsoftheSemanticWeb

ChallengeCO—locatedwithISWC2012．2012．207__216．

[18】ZhuM，GaoZ，QuartZ．NoisyTypeAssertionDetectioninSemanticDatasets[M]．TheSemanticWeb-

ISWC2014．SpringerInternationalPublishing，2014：

373—388．

【19】PaulheimH，BizerC．Typeinferenceonnoisyrdfdata[M]．TheSemanticWeb-ISWC2013．Springer

万方数据

参考文献

BerlinHeidelberg，2013：

510—525．

[20】V61kerJ，NiepertM．Statisticalschemainduction[M]．TheSemanticW曲：

ResearchandApplications．SpringerBerlinHeidelberg，2011：

124·138．

[21】JiQ，GaoZ，HuangZ，eta1．Measuringeffectivenessofontologydebuggingsystems[J]．Knowledge．

BasedSystems，2014，71：

169—186．

【22】DentlerKComet＆tenTeijeACM，eta1．ComparisonofreasonersforlargeontologiesintheOWL

2ELprofile[J]．2011．14s_156．

[23】McGuinnessDL，VanHarmelenF．OWLwebontologylanguageoverview[J]．W3Crecommendation,

2004，10（10）：

2004．53-84．

【24】韩家炜，坎伯，裴健等．数据挖掘：

概念与技术[M】．北京：

机械工业出版社，2007．[25】Bemers—LeeT，HendlerJ，LassilaO．Thesemanticweb[J]．ScientificAmerican，2001，284（5）：

28—37．[26】杜小勇，李曼，王大治．语义W曲与本体研究综述[J】．计算机应用，2004，24（10）：

14—16．

【27】StuderKBenjaminsV凡FenselD．Knowledgeengineering：

principlesandmethods[J]．Data&

knowledgeengineering，1998，25

（1）：

161—197．[28】苗壮，张亚非，陆建江．从多个RDFS本体中抽取子本体【J]．情报学报，2007，26

（1）：

71．76．[29】AntoniouG，VanHarmelenF．Asemanticwebprimer[M]．MITpress，2004．

[30】BrayT’PaoliJ，Sperberg—McQueenCM，eta1．ExtensiblemarkuplanguageG【ML）【J】．WorldWide

WebConsortiumRecommendationREC—xml一19980210．http：

llwww．w3．org／TR／1998／REC-xml一

19980210，1998，16．

[31】HendlerJ．Scienceandthesemanticweb[J]．Science，2003，299（5606）：

520．

【32】BeckettD，McBrideB．RDF／XMLsyntaxspecification（revised）[J]．W3Crecommendation，2004，10．

【33】McBrideB．Theresourcedescriptionframework（RDF）anditsvocabularydescriptionlanguageRDFS[M]．Handbookonontologies．SpringerBerlinHeidelberg，2004：

51—65．

[34】NoyNF，McGuinnessDL．Ontologydevelopment101：

Aguidetocreatingyourfirstontology[J]．2001．258—267．

[35】BrickleyD，GuhaRVResourceDescriptionFramework（RDF）SchemaSpecification1．0[J】：

W3C

CandidateRecommendation，2000．28—37

[36】张宇翔。

NKI本体理论中一些基本关系的研究[D】．[硕士学位论文】．昆明：

云南师范大学，2002．

【37】KorenYBell＆VolinskyC．Matrixfactorizationtechniquesforrecommendersystems[J]．Computer,2009（8）：

30—37．

[38】SarwarB，KarypisG，KonstanJ，eta1．Incrementalsingularvaluedecompositionalgorithmsforhighlyscalablerecommendersystems[C]．FifthInternationalConferenceonComputerandInformationScience．2002：

27—28．

[39】DeLathauwerL，DeMoorB，VandewalleJ，eta1．SingularValueDecomposition[C]．EuropeanSignalProcessingConference．1994：

175—178．

【40】RicciF，RokachL，ShapiraB．Introductiontorecommendersystemshandbook[M]．SpringerUS，2011．[41】SarwarB，KarypisG，KonstanJ，eta1．Applicationofdimensionalityreductioninrecommendersystem一40

万方数据

参考文献

acasestudy[R]．MinnesotaUnivMinneapolisDeptofComputerScience，2000．

[42】HarringtonP．Machinelearninginaction[M]．Manning，2012．[43】QuinlanJR．C4．5：

Programsformachinelearning[M]．Elsevier,2014．

[44】HearstMA，DumaisST，OsmanE，eta1．Supportvectormachines[J]．IntelligentSystemsandtheirApplications，IEEE，1998，13（4）：

18-28．

[45】李航．统计学习方法[M]．北京：

清华大学出版社．2012．

[46】Pang-NingT，SteinbachM，KumarVIntroductiontodatamining[C]．LibraryofCongress．2006：

74．

【47】刘兵．Web数据挖掘口川．北京：

清华大学出版社．2009：

60。

62．

【48】Resnick只VafianHR．Recommendersystems[J]．CommunicationsoftheACM，1997，40（3）：

56—58．

【49】BurkeR．Hybridrecommendersystems：

SurveyandeXp甜ments叨．Usermodelinganduser-adapted

interaction，2002，12（4）：

331-370．[50】边肇祺．模式识别【M】．北京：

清华大学出版社，2000．

[51】McBrideB．Jena：

Asemanticwebtoolkit[J]．IEEEInternetcomputing,2002（6）：

55-59．

[52】JungHJ．Qualityassuranceincrowdsourcingviamatrixfactorizationbasedtaskrouting[C]．Proceedingsofthecompanionpublicationofthe23rdinternationalconferenceonWorldWideWeb．ACM，2014：

3-8．

【53】MnihA，SalakhutdinovR．Probabilisticmatrixfactorization[C]．AdvancesinneuraJinformation

processingsystems．2007：

1257-1264．

万方数据

展开阅读全文