基于RelFinder的图情学科关联数据语义关系发现实践

作     者：石泽顺 肖明 Shi Zeshun;Xiao Ming

作者机构：北京师范大学政府管理学院北京100875 

出 版 物：《图书情报工作》 (Library and Information Service)

年 卷 期：2017年第61卷第17期

页      面：139-148页

核心收录：

学科分类：1205[管理学-图书情报与档案管理] 12[管理学] 120501[管理学-图书馆学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 120502[管理学-情报学] 

基　　金：2016年度国家社会科学基金项目"基于语义识别的引文分析理论 方法与应用研究"(项目编号:16BTQ073)研究成果之一 

主　　题：关联数据 本体 RelFinder 关系发现 

摘      要：[目的 /意义]对LISTA数据库收录的图情学科学术文献、期刊、作者的题录数据进行关联数据发布研究,并利用可视化软件Rel Finder进行多角度的语义关系发现实验,以期揭示不同学术单元数据之间的隐含关系和一些潜在的规律。[方法 /过程]首先,选取图情学科为研究领域,抓取LISTA数据库666种期刊、5 075位核心作者以及1 073篇学术文献的题录数据并导入MYSQL数据库。接着,构建轻量级任务本体对数据进行规范化描述,利用开源软件D2RQ转换为RDF三元组,并结合语义仓储软件Virtuoso发布为关联数据。最后,使用RDF可视化软件Rel Finder进行图情学科学术单元之间的语义关系发现,对直接关系、一次间接关系、二次间接关系以及多次间接关系的发现过程进行总结。[结果 /结论]Rel Finder能较好地发现图情学科学术文献、期刊、作者之间隐含的深层次关系,对检索学术文献、揭示学术脉络和发现学术领域知识都有重要意义。