Semantic Web Technologies and Data Management

Semantic Web Technologies and Data Management
复制标题

语义网技术和数据管理

DOI：
--
复制
发表时间：
2007
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
A. Ranganathan
A. Ranganathan
中科院分区：
--
文献类型：
--
作者：
Li Ma;Jing Mei;Yue Pan;K. Kulkarni;Achille Fokoue;A. Ranganathan

文献摘要

被引文献

相似文献

语义Web旨在构建一个公共框架，允许跨应用程序、企业和社区边界共享和重用数据。提出了使用RDF作为灵活的数据模型，并使用本体来表示数据语义。目前，关系模型和XML树模型被广泛用于表示结构化和半结构化数据。但是它们提供了有限的方法来捕获数据的语义。XML Schema定义了一个语法有效的XML文档，没有形式化的语义，ER模型可以很好地捕获数据语义，但当ER模型转换为用户查询的物理数据库模型时，最终用户很难使用它们。RDFS和OWL本体可以有效地捕获数据语义，支持语义查询和匹配，以及高效的数据集成。以下示例说明了语义Web技术在数据管理方面的独特价值。
The Semantic Web aims to build a common framework that allows data to be shared and reused across applications, enterprises, and community boundaries. It proposes to use RDF as a flexible data model and use ontology to represent data semantics. Currently, relational models and XML tree models are widely used to represent structured and semi-structured data. But they offer limited means to capture the semantics of data. An XML Schema defines a syntax-valid XML document and has no formal semantics, and an ER model can capture data semantics well but it is hard for end-users to use them when the ER model is transformed into a physical database model on which user queries are evaluated. RDFS and OWL ontologies can effectively capture data semantics and enable semantic query and matching, as well as efficient data integration. The following example illustrates the unique value of semantic web technologies for data management.