面向知识服务的档案数据语义化重组

doi:10.16065/j.cnki.issn1002-1620.2021.02.006

档案学研究

2021, Vol. 35

Issue (2): 36-44 DOI: 10.16065/j.cnki.issn1002-1620.2021.02.006

档案资源建设

本期目录 | 过刊浏览

面向知识服务的档案数据语义化重组

夏天^1,2,3, 钱毅^1,2,3

1 中国人民大学数据工程与知识工程教育部重点实验室北京 100872;
2 中国人民大学信息资源管理学院北京 10087;
3 中国人民大学电子文件管理研究中心北京 100872

Semantic Restructuring of Archives Data for Knowledge Service

XIA Tian^1,2,3, QIAN Yi^1,2,3

1 Key Laboratory of Data Engineering and Knowledge Engineering,MOE,Beijing 100872;
2 School of Information Resource Management, Renmin University of China,Beijing 100872;
3 Electronic Record Management Research Center, Renmin University of China,Beijing 100872

输出:BibTeX | EndNote (RIS)

摘要: 档案知识服务的智能化能力与档案数据的语义化程度紧密相连。本文基于档案知识组织现状和语义网与关联数据的思想,分析了面向知识服务进行语义化重组的必要性,提出档案语义化重组需要从数据形式、资源描述、关系表达和聚集效率四个方面满足机器的可读、可理解、可推理和自动化要求,进而构建由数据提供层、语义描述层和知识聚合层三个核心层次构成的语义化重组模型。档案机构在语义化重组的实施过程中,可以从需求分析、知识建模、知识加工和知识发布四个环节展开,并通过测试与迭代,改进数据重组质量。

Abstract：The intelligence ability of archives knowledge service is closely related to the semantic degree of archives data. Based on the development of archives knowledge organization, semantic Web and linked open data, we analyze the necessity of semantic restructuring, and propose four key aspects including data formalization, resource description, relationship expression and aggregate efficiency, to meet machine's readable, understandable, inferable and automation requirements, and then construct the model with three layers of data provider layer, semantic description layer and knowledge aggregation layer. We suggest that semantic restructuring can be carried out through requirement analysis, knowledge modeling, processing and publishing, and improve the data quality by testing and iteration.

出版日期: 2021-04-15

	服务

	把本文推荐给朋友
	加入引用管理器
	E-mail Alert
	RSS
	作者相关文章

引用本文:

夏天, 钱毅. 面向知识服务的档案数据语义化重组[J]. 档案学研究, 2021, 35(2): 36-44.
XIA Tian, QIAN Yi. Semantic Restructuring of Archives Data for Knowledge Service. Archives Science Study, 2021, 35(2): 36-44.

链接本文:

http://journal12.magtechjournal.com/Jwk_dax/CN/10.16065/j.cnki.issn1002-1620.2021.02.006 或 http://journal12.magtechjournal.com/Jwk_dax/CN/Y2021/V35/I2/36

[1] 张璐,申静. 知识服务模式研究的现状、热点与前沿[J].图书情报工作,2018(10):116-125.
[2] 张斌,郝琦,魏扣. 基于档案知识库的档案知识服务研究[J]. 档案学通讯,2016(3):51-58.
[3] 牛力,王为久,韩小汀.“档案强国”背景下的档案知识服务“云决策平台”构建研究[J]. 档案学研究,2015:74-77.
[4] 毕建新,郑建明. 用户目标驱动的档案知识服务模型研究[J]. 浙江档案,2014(8):16-19.
[5] 徐拥军,周艳华,李刚. 基于知识服务的档案管理模式的理论探索[J]. 档案学通讯,2011(2):24-28.
[6] 魏扣,李子林,金畅. 社交媒体环境下档案知识聚合服务实现架构研究[J]. 档案学通讯,2018(6):61-66.
[7] 张倩. 档案信息智能检索技术的创新应用研究[J]. 北京档案,2018(12):23-25.
[8] 胡小林. 档案知识服务及其系统构建[J]. 档案天地, 2003(3):27-29.
[9] 王应解. 档案知识组织初探[J]. 档案学通讯,2008 (2):25-29.
[10] 贾君枝. 基于ISO 25964的词表互操作实现探析[J]. 数字图书馆论坛,2016(12):9-14.
[11] T. Heath,C. Bizer.Linked Data:Evolving the Web Into a Global Data Space[J]. Synthesis lectures on the semantic web: theory and technology,2011(1):1-136.
[12] 段荣婷. 《中国档案主题词表》语义网络化应用研究[J]. 档案学研究,2010(6):68-72.
[13] 段荣婷,马寅源,李真. 档案著录本体标准化构建研究[J]. 档案学研究,2018(2):63-71.
[14] 吕元智. 数字档案资源知识“关联”组织研究[J]. 档案学研究,2012(6):46-50.
[15] 吕元智. 数字档案资源跨媒体语义关联聚合实现策略研究[J]. 档案学研究,2015(5):62-67.
[16] 郭学敏,R. Shaw.基于关联数据的档案语义转换实践分析[J]. 档案学通讯,2019(5):50-57.
[17] 陈雪燕,于英香. 从档案管理走向档案数据管理:大数据时代下的档案管理范式转型[J]. 山西档案,2019(5):24-32.
[18] 梁孟华. 面向用户的数字档案资源跨媒体知识集成服务研究[J]. 档案学研究,2016(6):51-56.
[19] 钱毅. 技术变迁环境下档案对象管理空间演化初探[J]. 档案学通讯,2018(2):10-14.
[20] 夏翠娟,刘炜,陈涛,张磊. 家谱关联数据服务平台的开发实践[J]. 中国图书馆学报,2006(3):29-40.
[21] 陈涛,刘炜,朱庆华. 中文百科概念术语服务平台 SinoPedia 的构建研究[J]. 中国图书馆学报,2018 (4):4-18.
[22] 于彤,刘静,贾李蓉,等. 大型中医药知识图谱构建研究[J]. 中国数字医学,2015 (3):80-82.
[23] N. Xing,S. Xinruo,W. Haofen,et al.Zhishi.me - Weaving Chinese Linking Open Data.[C]//The 10 th International Semantic Web Conference,2011:205-220.
[24] 翟姗姗,许鑫,夏立新,等. 语义出版技术在非遗数字资源共享中的应用研究[J]. 图书情报工作,2017(2): 23-31.
[25] 吕元智. 基于用户利用行为分析的档案知识集成服务实现策略研究[J]. 档案学通讯,2018(5):56-61.
[26] K. F. Gracy.Archival Description and Linked Data:A Preliminary Study of Opportunities and Implementation Challenges[J]. Archival Science,2015(3):239-294.
[27] 贾君枝,赵宇飞. Wikidata与名称规范档数据聚合实现[J]. 情报科学,2018(11):74-79.
[28] N. Konstantinou,D.-E. Spanos,N. Houssos,et al. Exposing Scholarly Information as Linked Open Data:Rdfizing Dspace Contents[J]. The Electronic Library,2014(6):834-851.
[29] F. Michel,L. Djimenou,C. Faronzucker,et al.Translation of Relational and Non-relational Databases Into Rdf with Xr2rml[C]// International Conference on Web Information Systems and Technologies,2015:443-454.
[30] N. F. Noy,D. L.McGuinness. Ontology Development 101:A Guide to Creating Your First Ontology(technical report)[M]. Stanford Knowledge Systems Laboratory,2001:1-25.
[31] G. Antoniou,P. Groth,F. van Harmelen,et al. A Semantic Web Primer(3 rd Edition)[M]. The MIT Press,2012:193-213.
[32] D. Chandek-Stark,A. Coburn,M. J. Giarlo,et al.Rdf-vocab:Common Owl/rdfs Vocabularies for Use with Ruby[EB/OL].[2020-02-16].https://github.com/ruby-rdf/rdf-vocab.
[33] M. Hausenblas.Exploiting Linked Data to Build Web Applications[J]. IEEE Internet Computing. 2009(4):68-73.

No related articles found!

Viewed

Full text

Abstract

Cited

Shared

Discussed