语义Web原理及应用

定　价：¥39.00

作　者：	高志强等编著
出版社：	机械工业出版社
丛编项：	重点大学计算机教材
标　签：	程序设计

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ISBN：	9787111279570	出版时间：	2009-09-01	包装：	平装
开本：	16开	页数：	225	字数：

内容简介

　　《语义Web原理及应用》从语义Web应用出发，强调语义Web原理和最新进展。全书分为“语义Web原理”和“语义Web应用”上、下两篇。上篇分为六章：语义Web概念、语义Web基础、语义Web语言、描述逻辑语言、描述逻辑推理、语义Web查询与推理。介绍语义Web的基本概念，包括什么是语义Web、什么不是语义Web以及语义Web的发展历史；语义Web的基础知识，包括和语义Web相关的Web技术、知识表示方法、数据库技术以及RDF：语义Web语言，包括RDFS、OWL、SWRL、SPARQL、OWL 2；描述逻辑语言的语法、语义、推理任务；描述逻辑推理，包括结构包含算法和Tableau算法；语义Web查询与推理，包括推理系统的表达能力、响应时间和可扩展性。下篇分为四章：本体工程、语义Web应用、语义Web实验和语义Web展望。介绍本体定义、构造准则、本体管理、开发平台、模型驱动的本体工程、本体匹配方法、本体学习方法。语义Web应用，包括一般框架和典型应用、基于语义的面向服务体系结构、基于语义的社会网络分析、其他语义Web应用。语义Web实验，开发中国人的家族关系本体和《红楼梦》中主要人物知识库，并采用SPARQL进行查询；语义Web未来展望，包括语义Web中存在的问题、Web 2.0、DataSpace和Web 3.0。《语义Web原理及应用》可作为计算机专业本科生和研究生的教材，也可供相关领域的研究人员阅读和参考。

作者简介

　　高志强，东南大学计算机科学与工程学院副教授、博士生导师。1995年获得清华大学工学博士学位，2000～2002年作为博士后访问日本京都大学。主持两项关于本体学习的国家自然科学基金项目。研究领域包括虚拟现实和人工智能，研究兴趣包括语义web中的本体学习以及大规模中文语义知识库的构建方法。潘越，IBM中国研究院资深研穷员、信息与知识研究部资深经理，上海交通大学兼职研究员、博士生导师，ACM、IEEE和ccF会员以及YOCSEF委员。研究兴趣包括知识表示与推理、语义Web、信息集成、检索和问答系统、医学信息学。获得两次IBM研究部门成果奖，一次杰出技术成就奖，并有一项专利获得IBM追加发明专利奖。他是2007～2008年被选入IBMTHINK的唯一一位来自中国乃至亚洲的研究人员。1996年获得中国科学院自动化所博士学位，1998年加入IBM中国研究院。马力，IBM中国研究院研究员。2003年于中国科学院自动化研究所获得工学博士学位，同年加入IBM从事语义Web和企业信息管理的研发工作。研究领域包括语义Web、数据管理、图像处理和模式识别，目前研究工作集中在大规模本体的查询和推理、语义数据管理和生物特征识别等方向。

图书目录

序
前言
上篇语义Web原理
第1章语义Web概念
1.1 什么是语义Web
1.1.1 语义Web的定义
1.1.2 语义Web的目标
1.1.3 语义Web的层次模型
1.2 什么不是语义Web
1.2.1 语义Web和知识表示
1.2.2 语义Web和E.R模型
1.2.3 语义Web和关系数据库
1.2.4 语义Web和推理系统
1.2.5 语义Web和概念图
1.3 语义Web发展简史
1.4 在语义Web中共享数据
1.4.1 指派URI
1.4.2 调整已有数据
1.4.3 发布数据
1.5 小结
习题
第2章语义web基础
2.1 命名空间和XML
2.1.1 命名空间
2.1.2 XML
2.2 知识表示
2.2.1 命题演算
2.2.2 一阶谓词演算
2.2.3 语义网络与框架
2.3 数据库技术
2.3.1 E-R数据模型
2.3.2 面向对象数据模型
2.3.3 基于逻辑的数据模型
2.4 RDF
2.4.1 背景和动机
2.4.2 目标
2.4.3 概念
2.4.4 语法
2.4.5 语义
2.5 小结
习题
第3章语义Web语言
3.1 RDFS
3.1.1 动机
3.1.2 词汇表
3.1.3 解释
3.1.4 举例
3.1.5 推导规则
3.1.6 RDF应用
3.2 OWL
3.2.1 动机
3.2.2 要求
3.2.3 演化历史
3.2.4 分类
3.2.5 语言
3.2.6 OWL方言
3.3 SWRL
3.3.1 引言
3.3.2 抽象语法
3.4 SPARQL
3.4.1 简单查询
3.4.2 RDF术语约束
3.4.3 图模式
3.4.4 可选值
3.4.5 多重匹配
3.4.6 RDF数据集
3.4.7 查询结果修饰符
3.4.8 查询表单
3.5 OWL2
3.5.1 子语言
3.5.2 OWL2和0WL的区别
3.6 小结
习题
第4章描述逻辑语言
4.1 描述逻辑
4.1.1 基本概念
4.1.2 主要特点
4.1.3 描述逻辑系统
4.2 描述逻辑系统的发展历史
4.2.1 前描述逻辑系统
4.2.2 描述逻辑系统
4.2.3 现代描述逻辑系统
4.2.4 存在问题
4.3 基本描述逻辑语言
4.3.1 AC语言的语法
4.3.2 AC语言的语义
4.3.3 AC语言系列
4.3.4 描述逻辑和一阶谓词逻辑
4.3.5 术语体系TBox
4.3.6 世界描述ABox
4.4 扩展描述逻辑语言
4.5 推理任务分类
4.5.1 TBox推理
4.5.2 ABox推理
4.6 小结
习题
第5章描述逻辑推理
5.1 结构包含算法
5.2 ACC语言的Tableau算法
5.2.1 ACC表定义
5.2.2 构造ACC表
5.2.3 ACC语言的Tableau算法性质
5.3 SL语言的Tableau算法
5.3.1 SL定义
5.3.2 SL语言的Tableau算法性质
5.4.SHI语言的Tableau算法
5.5 SHIF言的Tableau算法
5.6 ABox推理
5.7 小结
习题
第6章语义web查询与推理
6.1 RDF查询与推理
6.1.1 Sesame
6.1.2 3Store
6.1.3 RDF Store
6.1.4 Kowari
6.1.5 Jena2
6.1.6 SOR
6.1.7 P2P存储
6.2 OWL推理
6.2.1 推理机框架
6.2.2 常用推理系统
6.2.3 测试基准
6.2.4 不一致推理
6.3 规则推理
6.3.1 Prolog
6.3.2 前向链和反向链
6.4 本体和规则的集成
6.5 小结
习题
下篇语义Web应用
第7章本体工程
7.1 本体
7.1.1 本体定义
7.1.2 本体构成
7.2 本体构建
7.2.1 构建准则
7.2.2 构建方法
7.2.3 评价标准
7.3 本体管理
7.4 本体开发平台
7.4.1 Proteg
7.4.2 NeOn
7.4.3 SWOOP
7.5 模型驱动的本体工程
7.5.1 传统的本体管理系统
7.5.2 模型驱动的本体管理体系结构
7.5.3 本体定义元模型
7.5.4 基于EMF的本体工程系统
7.6 本体匹配
7.6.1 本体匹配方法
7.6.2 可用于本体匹配的相关工作
7.6.3 分析总结
7.7 本体学习
7.7.1 基于文本的本体学习
7.7.2 基于其他资源的本体学习
7.7.3 相关研究
7.7.4 分析总结
7.8 小结
习题
第8章语义web应用
8.1 语义Web应用的一般框架与典型应用
8.1.1 语义Web应用的一般框架
8.1.2 语义Wiki
8.1.3 Linking Open Data
8.1.4 语义信息管理
8.1.5 语义信息检索
8.2 基于语义的面向服务的体系结构
8.2.1 面向服务的体系结构
8.2.2 SOA相关技术
8.2.3 SOA中的语义互操作
8.3 基于语义的社会网络分析
8.3.1 社会网络分析
8.3.2 知识管理中的社会网络分析
8.3.3 语义Web和社会网络分析
8.4 其他语义Web应用
8.4.1 Dynamic View
8.4.2 语言网格
8.4.3 Freebase
8.4.4 Word Net
8.4.5 GO
8.4.6 Open Cyc
8.4.7 RDFa
8.5 小结
习题
第9章语义web实验
9.1 实验描述
9.2 主要人物关系
9.3 本体重用
9.4.构造主要人物关系知识库
9.4.1 设计原则
9.4.2 设计方法
9.5 实验分析
9.5.1 知识库查询
9.5.2 注意事项
9.6 小结
习题
第10章语义web未来展望
10.1 Web2.0
10.2 语义Web中存在的问题
10.3 展望未来
10.3.1 数据空间
10.3.2 Web3.0
10.4 小结
习题
附录A OWL构子及其作用描述
附录B 使用Pellet推理机进行带推理查询的源代码
参考资源