55、多领域数据处理技术探索

多领域数据处理技术探索

在当今数字化信息爆炸的时代，如何有效地处理和整合多领域的异构数据成为了一个关键问题。本文将深入探讨语义网技术在异构集合多视图中的应用、考古学集合基于内容的图像检索服务、协作查询的分层查询聚类算法以及Z39.50协议Bib - 1访问点的语义图构建等多个方面的技术。

语义网技术在异构集合中的应用

语义网技术旨在解决文化遗产（CH）资源中的语义互操作性问题。通过自动对齐词汇表，避免了劳动密集且模糊的手动对齐工作。以下是该技术的一些关键要点：
- 标准化格式转换 ：将词汇表转换为标准化格式（如SKOS、RDF）是可行的，这有助于其部署。
- 集成浏览界面 ：基于标准化表示和自动找到的映射，可以实现一个用于集成浏览异构集合的操作界面。
- 存在的问题 ：
- 翻译叙词表到语义网标准时会丢失语义，需要更具表现力的标准。
- 本体映射工具应符合语义网标准的输入和输出格式。
- 对于CH控制词汇表，最好使用SKOS标准推理引擎而非RDF(S)引擎。
- 所有工具（映射器、推理引擎）应具备可扩展性，以处理CH中大量的数据。
- 本体映射调整 ：现有的本体对齐技术需要调整才能用于叙词表映射。例如，大多数映射器使用叙词表中不存在的资源，而忽略了叙词表中的一些信息（如同义词）。S - Match映射质量（46%）远高于Falcon（16%），但仍需提高以用于浏览目的。
- 多面浏览 ：多面浏览为同一组数据提供了多个视图或访