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基于插件的语义数据可视化系统及其应用

作　者: 张康
导　师: 俞勇
学　校: 上海交通大学
专　业: 计算机科学与工程
关键词: 语义数据可视化 RDF
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
下　载: 61次
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内容摘要

随着语义网技术与计算机技术近年来的发展,越来越多有用的信息以语义数据的格式被发布在了互联网上。语义数据的特点在于其结构化。数据中描述的资源以节点和边的形式来刻画真实世界的各种复杂关系。根据开放数据项目(Linked Open Data)的统计,互联网上的语义数据由295个各类数据集构成,包含超过310亿条三元组,以及5亿余条语义实体之间的链接。这些数据中描述了大量整理好的知识与信息。构建于语义数据基础上的语义网应用,例如语义搜索和语义数据浏览,可以搜索和浏览这些语义数据,完成各类复杂的任务。但由于语义数据本身是为机器处理所设计,包含有大量的结构信息与控制字段,很难被用户直接使用。语义数据可视化技术通过将这些数据用直观的图形化表示,以及提供更加易用的交互,帮助人们更有效和快速的使用这些海量的知识。目前语义数据可视化相关的工作,主要关注于如何在某个特定的应用中使用某些语义数据可视化方法来提高用户体验。但语义应用的需求多变,能否设计一种更加灵活的语义数据可视化系统,可以综合使用不同特点的语义数据可视化方法,来满足不同语义应用的需求,变成了一个有挑战的工作。为了解决以上问题,在本文中,我们设计并实现了基于插件的语义数据可视化系统,并主要在以下方面有所突破:1)我们重新设计了语义网应用的工作流,将工作流分为语义查询构造,语义数据搜索和语义数据可视化三个阶段,将语义数据的浏览和搜索统一起来; 2)我们的系统使用插件化的结构,不同的语义数据可视化方法与语义查询的构造方法以插件的形式集成在系统中,在构建项目时,可以灵活的根据语义应用的需求选择适合的插件进行集成; 3)在插件中,除了引入和改进已有的方法外,我们设计了一系列新的语义查询构造和语义数据可视化方法,来解决现有方法的局限性,增强系统的适应性。例如,面向语义网初级用户的基于关键字的语义查询构造方法,面向大规模语义数据可视化的Fisheye语义数据可视化方法。我们利用基于插件的语义数据可视化系统,完成了四个语义网项目,包括语义搜索,语义主数据管理,语义数据浏览和语义数据分析,其中三个项目已经分别在相关的论文中发表,被语义网研究领域所承认。我们也介绍了利用基于插件的语义数据可视化系统构建这些项目的经验。我们通过对四个语义网应用的用户交互进行用例分析,证明基于插件的语义数据可视化系统可以满足不同的需求,具有很高的灵活性。

全文目录

摘要  3-5
ABSTRACT  5-7
目录  7-11
插图索引  11-10
表格索引  10-13
第一章引言  13-19
第二章相关工作  19-23
  2.1 语义搜索引擎  19-20
  2.2 语义数据浏览与可视化  20-23
第三章基于插件的语义数据可视化系统  23-41
  3.1 典型的语义搜索引擎  23-25
    3.1.1 案例：DBPedia  24-25
  3.2 语义数据可视化系统框架  25-28
    3.2.1 插件化系统架构  27-28
  3.3 语义查询构造模块  28-32
    3.3.1 可视化编辑器(Visual Editor)  28-30
    3.3.2 基于模板的编辑器(Template Based Editor)  30-31
    3.3.3 基于关键字的编辑器(Keyword Based Editor)  31-32
    3.3.4 基于结果的编辑器(Result Based Editor)  32
  3.4 语义搜索结果展示模块  32-37
    3.4.1 集合结果  33-36
    3.4.2 分组结果  36-37
  3.5 语义搜索引擎后端  37-39
    3.5.1 Virtuoso  38
    3.5.2 SeDA  38
    3.5.3 SimpleSDS  38-39
  3.6 本章小结  39-41
第四章语义数据可视化系统应用  41-61
  4.1 基于关键字的语义搜索引擎：Q2Semantic  41-45
    4.1.1 系统模块  42
    4.1.2 用户交互  42-44
    4.1.3 小结  44-45
  4.2 语义主数据管理系统: SMDM  45-50
    4.2.1 系统模块  46-47
    4.2.2 用户交互  47-50
    4.2.3 小结  50
  4.3 大规模语义数据浏览器: ZoomRDF  50-54
    4.3.1 系统模块  51-52
    4.3.2 用户界面与用户交互  52-54
    4.3.3 小结  54
  4.4 基于语义搜索的数据分析系统：Sema Trends  54-59
    4.4.1 系统模块  55-56
    4.4.2 用户界面与用户交互  56-58
    4.4.3 小结  58-59
  4.5 本章小结  59-61
第五章总结与展望  61-63
附录A 将关键字查询转换为语义查询  63-71
  A.1 工作流  63-64
  A.2 索引建立  64-65
    A.2.1 RACK 索引的建立  64-65
    A.2.2 倒排索引的建立  65
  A.3 查询转换  65-68
    A.3.1 关键字映射  65-66
    A.3.2 查询构造  66-68
    A.3.3 终止条件优化  68
    A.3.4 重复展开的优化  68
  A.4 小结  68-71
附录B 基于空间优化的Fisheye 渲染算法  71-75
  B.1 数据结构  71
  B.2 SDOI 计算  71-72
  B.3 工作流  72-73
  B.4 基于空间优化的可视化  73
  B.5 Fisheye 缩放  73-74
  B.6 小结  74-75
参考文献  75-81
致谢  81-83
攻读学位期间发表的学术论文目录  83-85

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