Bài giảng Một số hướng nghiên cứu và ứng dụng - Lê Thanh Hương

Bài giảng 'Một số hướng nghiên cứu và ứng dụng' do Lê Thanh Hương cung cấp cho người đọc các nội dung: Web ngữ nghĩa, những gì có thể làm được, các loại ứng dụng, what needs to be done, aggregation Inference example, application patterns,... Mời các bạn cùng tham khảo.

Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Bài giảng Một số hướng nghiên cứu và ứng dụng - Lê Thanh Hương Web ngữ nghĩa MỘT SỐ HƯỚNG NGHIÊN CỨU VÀ † Mục tiêu: phát triển ỨNG DỤNG Ụ các chuẩn chung và công ô nghệệ cho phép é máy tính có thể hiểu được nhiều hơn thông tin trên Web, sao cho chúng có thể hỗ trợ tốt hơn việc khám phá thông tin, tích hợp dữ liệu, và tự động hóa các công việc. Hanoi University of Technology – Master 2006 2 Các loại ứng dụng Những gì có thể làm được † Các dạng dữ liệu bán cấu trúc Nếu dữ liệu đầu vào ở dạng RDF, các hàm sau † Các ứngg dụng ụ g mở: thêm các chức năng g mới với có thể thực hiện các loại dữ liệu cũ và mới † Tích hợp nhiều nguồn dữ liệu † Suy diễn để sinh ra thông tin mới † Ví dụ: † Truy vấn để sinh ra kết quả mong muốn „ Quản lý thông tin cá nhân (Chandler) „ Mạng xã hội (FOAF) Các hàm tổng quát „ Tổ chức thông tin (RSS,PRISM) RDF „ Dữ liệu thư viện/bảo tàng (Dublin Core, Core Aggregation, A ti Results Harmony) Inference, Query Input data RDF 3 4 1 Aggregation + Inference = New Knowledge Aggregation + Inference: Example † Building on the success of XML † Consider three datasets, describing: „ Common syntactic framework for data „ vehicles’ passenger capacities representation, supporting use of common tools „ the capacity of some roads „ But, lacking semantics, provides no basis for „ the effect of policy options on vehicle usage automatic aggregation of diverse sources † Aggregation and inference may yield: † RDF: a semantic framework „ passenger transportation capacity of a given „ Automatic aggregation (graph merging) road in response to various policy options gg g „ Inference from aggregated data sources „ using existing open software building blocks generates new knowledge † Domain knowledge from ontologies and inference rules 5 6 What needs to be done? Benefits † Information design † Greater use of off-the-shelf software g † Data-use strategies and inference rules „ reduced development cost and risk † Mechanisms for acquisition of existing data † Re-use of information designs sources „ reduced application design costs; better † Mechanisms for presentation or utilization of information sharing between applications the resulting information † Flexibility „ systems can adapt as requirements evolve † Open access to information making possible new applications 7 8 2 Lots of T ...