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DBpedia知识库系统在金属材料中的应用摘要—关联数据在不同领域中发展迅速并越来越重要。DBpedia作为一个相对全面的关联数据知识库项目,知识库项目已有包含数十亿的三元组,这些条目涉及不同领域的多个类目。本文旨在利用在DBpedia中的金属材料的知识,为材料专家提供更多有用的服务。一个设计能够以算法从DBpedia中提取金属材料的知识为当地的知识基础。然后,我们建议开发了基于语义距离计算金属材料信息的的实验样机。实验结果表明,该系统可以帮助用户源于DBpedia中快速,方便的找回金属知识。引言语义网的迅速发展,可以根据从WWW的数据来产生大量的RDF数据,大大改进了WWW(万维网)的有哪些信誉好的足球投注网站和导航。 2007年,LOD(链接开放数据)云图只包含12个数据集。然而,已经迅速增加至338的数据集,2013 [1] [2]。LOD云图是在DBpedia中,这是从维基百科中提取的数据集。DBpedia中构造的类别层次结构有529类,这些类目有2333不同的属性描述。所述DBpedia中数据集包含多个数据文件,并且不同的文件包含从维基提取不同数据的信息。 DBpedia中含有大量的领域知识的数据,因此我们所面临的的是如何从庞大的数据集中提取特定领域的知识。维基百科是自然语言,所以它没有语义[3]。但DBpedia中的数据集,使通过属性产生语义关系。本文的组织结构如下。第2节讨论关于DBpedia中的数据集的相关工作第3节描述了问题定义和目标.第 4节引入了提取算法。第5节给出实验结果,并演示了推荐系统的原型。第6节总结全文,并给出了今后的工作。II相关工作在最近这几年,大量的研究集中在DBpedia中的应用。Alexandre Passant [5]使用DBpedia中的数据完成了音乐推荐系统。他们有限的所有实例:音乐家和DBpedia,乐队来自DBpedia, 在这个实验中,语义距离被测量,因此它们不具有其自己的本地数据。莱曼等人[6]应用大量的实例有哪些信誉好的足球投注网站工具DBpedia数据集的关系找到工具作为语义网知识库中两个对象之间的关系查找。它提供了一种新方法来分析本体源之间的关系。苏查内克等人。 [7]亚戈的数据应用到飞行计划。该系统能够找到出发城市机场和目的城市机场之间的所有封闭的飞行。关于航班的信息可以从维基百科中提取机场。贝歇尔[11]提出DBpedia移动应用程序是用于DBpedia中移动设备的位置的中心。客户端地图视图是由RDF三元组获得的SPARQL查询发送到服务器的数据应用到飞行计划。III。目标和方法DBpedia数据集是一个巨大的集成数据集主要从维基百科中提取,提取和数据存储根据不同的文件的属性分类。从官方网站下载的数据集超过10 GB,我们想从庞大的数据中提取相关金属材料的数据集。关于我们如何找到与到特定的金属材料的实体最近距离的相关金属材料的信息,然后将它们推荐给用户。我们是从类文件中提取金属材料实例,从不同的属性文件中提取相应的属性。金属材料通过属性联系其他金属材料。因此这些数据组成金属材料部分知识库。这个实验的基本方法是图1所示,主要分为4个步骤。类别数据包含SKOS类别文件和文章类别文件。属性数据包含抽象文件、类别标签文件,外部链接文件,等等。步骤1。一个算法用于从DBpedia数据集中提取金属材料知识。步骤2。我们与进一步优化提取的数据集,并消除冗余和不相关的数据。步骤3。匹配每个实体的属性提取相应的的数据集。步骤4。通过计算与其他实体LDSD特定的金属物质实体的语义距离(关联数据的语义距离)算法,相关金属材料的信息可以被推荐给用户。IV。提取算法DBpedia日期集包含许多数据文件和文件包含不同分类数据信息。DBpedia提取框架采用各种提取用于翻译的维基百科页面RDF语句的不同部分。分析关于DBpedia中的数据的后[3] [4]中, 我们发现,当我们提取DBpedia中金属材料的数据11的数据文件可以使用。表I示出了我们的方法,这些文件的使用情况和例子。构建金属材料的推荐系统中,递归算法被设计成获得本地数据集。我们限制递归提取分别从类别开始:钢材,类别:合金,类别:金属。数据提取步骤安排如下:步骤1.实体从类别文件提取。我们先从一个任意对象(类:钢材,类别:合金,类别:金属)。例如,我们可以用分类开始:钢材,我们找出其中涉及到所有类别的实体:钢材??。然后,这些实体投入列表集合。步骤2.递归算法应用到每个实体,并且所有实体都存储在列表集合。如果达到迭代的层号,算法终止。表1使用dbpedia查找金属材料的的数据文件文件名描述用法例如SKOS 类别概念是一个类别和如何使用SKOS词汇相关的类别金属材料的实例。dbr:Category:Weathering_steel skos:broader dbr:Cate
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