語義網(wǎng)基礎(chǔ)教程（原書第3版）

定　價：￥49.00

作　者：	Grigoris Antoniou,Paul Groth,Frank van Harmelen 著，胡偉譯
出版社：	機械工業(yè)出版社
叢編項：
標(biāo)　簽：	計算機/網(wǎng)絡(luò) 網(wǎng)絡(luò)配置與管理網(wǎng)絡(luò)與數(shù)據(jù)通信

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ISBN：	9787111475446	出版時間：	2014-09-01	包裝：
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內(nèi)容簡介

　　本書主要介紹語義網(wǎng)的核心思想、語言和技術(shù)，為這個日新月異的領(lǐng)域提供指南。全書共分8章，主要內(nèi)容包括語義網(wǎng)的愿景、技術(shù)規(guī)范（RDF、SPARQL、OWL2、RIF等），以及最新的語義網(wǎng)典型應(yīng)用和本體工程。第3版提供了大量有關(guān)語義網(wǎng)最新進展的內(nèi)容。本書可以作為語義網(wǎng)領(lǐng)域的入門教材和參考書，適合所有對語義網(wǎng)感興趣的讀者。

作者簡介

　　GrigorisAntoniou，希臘赫拉斯研究和技術(shù)基金會（FoundationforResearchandTechnologvHellas。FORTH）計算機科學(xué)研究所教授。他是語義網(wǎng)OWL語言創(chuàng)始人之一，主要研究興趣包括近似推理、語義技術(shù)等。

圖書目錄

A Semantic Web Primer,Third Edition
出版者的話
中文版序
譯者序
前言
第1章語義網(wǎng)的愿景
1.1 引言
1.1.1 語義網(wǎng)的動機
1.1.2 語義網(wǎng)的設(shè)計方案
1.1.3 語義網(wǎng)的基礎(chǔ)技術(shù)
1.1.4 從數(shù)據(jù)到知識
1.1.5 語義網(wǎng)的萬維網(wǎng)體系結(jié)構(gòu)
1.1.6 如何由此及彼
1.1.7 我們的現(xiàn)狀
1.2 語義網(wǎng)技術(shù)
1.2.1 顯式元數(shù)據(jù)
1.2.2 本體
1.2.3 邏輯
1.2.4 語義網(wǎng)與人工智能
1.3 一種分層方法
1.4 本書內(nèi)容安排
1.5 小結(jié)
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第2章描述萬維網(wǎng)資源：RDF
2.1 引言
2.2 RDF：數(shù)據(jù)模型
2.2.1 資源
2.2.2 屬性
2.2.3 聲明
2.2.4 圖
2.2.5 指向聲明和圖
2.2.6 處理更豐富的謂語
2.3 RDF語法
2.3.1 Turtle
2.3.2 其他語法
2.4 RDFS：添加語義
2.4.1 類和屬性
2.4.2 類層次和繼承
2.4.3 屬性層次
2.4.4 RDF和RDFS的分層對比
2.5 RDF模式：語言
2.5.1 核心類
2.5.2 定義聯(lián)系的核心屬性
2.5.3 限制屬性的核心屬性
2.5.4 對具體化有用的屬性
2.5.5 容器類
2.5.6 效用屬性
2.5.7 示例：住房供給
2.5.8 示例：汽車
2.6 RDF和RDF模式的定義
2.6.1 RDF
2.6.2 RDF模式
2.7 RDF和RDF模式的公理化語義
2.7.1 方法
2.7.2 基本謂詞
2.7.3 RDF
2.7.4 RDF模式
2.8 RDF和RDFS的一個直接推理系統(tǒng)
2.9 小結(jié)
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練習(xí)和項目
第3章查詢語義網(wǎng)
3.1 SPARQL基礎(chǔ)設(shè)施
3.2 基礎(chǔ)知識：匹配模式
3.3 過濾器
3.4 處理一個開放世界的構(gòu)造子
3.5 組織結(jié)果集
3.6 其他形式的SPARQL查詢
3.7 查詢模式
3.8 通過SPARQL更新來增加信息
3.9 “跟著感覺走”原則
3.1 0小結(jié)
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練習(xí)和項目
第4章萬維網(wǎng)本體語言：OWL
4.1 引言
4.2 本體語言的需求
4.2.1 語法
4.2.2 形式語義
4.2.3 表達(dá)能力
4.2.4 推理支持
4.3 OWL2和RDF/RDFS的兼容性
4.4 OWL語言
4.4.1 語法
4.4.2 本體文檔
4.4.3 屬性類型
4.4.4 屬性公理
4.4.5 類公理
4.4.6 屬性上的類公理
4.4.7 個體事實
4.5 OWL2概要
4.6 小結(jié)
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練習(xí)和項目
第5章邏輯與推理：規(guī)則
5.1 引言
5.1.1 邏輯與規(guī)則
5.1.2 語義網(wǎng)上的規(guī)則
5.2 單調(diào)規(guī)則的例子：家庭關(guān)系
5.3 單調(diào)規(guī)則：語法
5.3.1 規(guī)則
5.3.2 事實
5.3.3 邏輯程序
5.3.4 目標(biāo)
5.4 單調(diào)規(guī)則：語義
5.4.1 謂詞邏輯語義
5.4.2 最小Herbrand模型語義
5.4.3 閉證據(jù)和參數(shù)化證據(jù)
5.5 OWL2RL：當(dāng)描述邏輯遇見規(guī)則
5.6 規(guī)則交換格式：RIF
5.6.1 概述
5.6.2 RIF-BLD
5.6.3 與RDF和OWL的兼容性
5.6.4 用RIF描述OWL2RL
5.7 SWRL
5.8 用SPARQL描述規(guī)則：SPIN
5.9 非單調(diào)規(guī)則：動機和語法
5.9.1 漫談
5.9.2 語法定義
5.10 非單調(diào)規(guī)則的例子：交易中介
5.1 0.1 Carlos的需求的形式化
5.1 0.2 可獲得的公寓的表示
5.1 0.3 選擇一間公寓
5.11 RuleML
5.1 2小結(jié)
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練習(xí)和項目
第6章應(yīng)用
6.1 GoodRelations
6.1.1 背景
6.1.2 樣例
6.1.3 運用
6.1.4 著作
6.2 BBC藝術(shù)家
6.2.1 背景
6.2.2 樣例
6.2.3 運用
6.3 BBC世界杯2010網(wǎng)站
6.3.1 背景
6.3.2 樣例
6.3.3 運用
6.4 政府?dāng)?shù)據(jù)
6.4.1 背景
6.4.2 運用
6.5 《紐約時報》
6.6 Sig.ma和Sindice
6.7 OpenCalais
6.8 Schema.org
6.9 小結(jié)
第7章本體工程
7.1 引言
7.2 手工構(gòu)建本體
7.2.1 確定范圍
7.2.2 考慮復(fù)用
7.2.3 枚舉術(shù)語
7.2.4 定義分類
7.2.5 定義屬性
7.2.6 定義刻面
7.2.7 定義實例
7.2.8 檢測異常
7.3 復(fù)用已有本體
7.3.1 專家知識的編纂
7.3.2 集成的詞匯表
7.3.3 上層本體
7.3.4 主題層次
7.3.5 語言學(xué)資源
7.3.6 百科知識
7.3.7 本體庫
7.4 半自動化的本體獲取
7.4.1 自然語言本體
7.4.2 領(lǐng)域本體
7.4.3 本體實例
7.5 本體映射
7.5.1 語言學(xué)方法
7.5.2 統(tǒng)計方法
7.5.3 結(jié)構(gòu)方法
7.5.4 邏輯方法
7.5.5 映射實現(xiàn)
7.6 發(fā)布關(guān)系數(shù)據(jù)庫
7.6.1 映射術(shù)語
7.6.2 轉(zhuǎn)換工具
7.7 語義網(wǎng)應(yīng)用體系結(jié)構(gòu)
7.7.1 知識獲取
7.7.2 知識存儲
7.7.3 知識維護
7.7.4 知識使用
7.7.5 應(yīng)用體系結(jié)構(gòu)
7.7.6 框架
建議閱讀
練習(xí)和項目
第8章總結(jié)
8.1 原理
8.1.1 提供一個從輕量級到重量級技術(shù)的路線
8.1.2 標(biāo)準(zhǔn)節(jié)約時間
8.1.3 鏈接是關(guān)鍵
8.1.4 一點語義可以影響深遠(yuǎn)
8.2 展望
附錄XML基礎(chǔ)
索引