Please wait a minute...
Advanced Search
现代图书情报技术  2013, Vol. 29 Issue (2): 11-17    DOI: 10.11925/infotech.1003-3513.2013.02.02
  数字图书馆 本期目录 | 过刊浏览 | 高级检索 |
关联数据中关系发现的可视化实践
洪娜1, 钱庆1, 范炜2, 方安1, 王军辉1
1. 中国医学科学院医学信息研究所 北京 100020;
2. 四川大学公共管理学院 成都 610064
Visualization Implementation of Relation Discovery Based on Linked Data
Hong Na1, Qian Qing1, Fan Wei2, Fang An1, Wang Junhui1
1. Institute of Medical Information, Chinese Academy of Medical Sciences, Beijing 100020, China;
2. School of Public Administration, Sichuan University, Chengdu 610064, China
全文: PDF(581 KB)   HTML  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 基于关联数据开展关系发现的可视化实践研究:对当前的RDF可视化工具进行调研,从多种角度进行对比分析;选取生物医学作为分析领域,利用RelFinder实现基于生物医学关联数据的关系发现系统,并讨论系统存在的不足及未来的研究方向。
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
洪娜
钱庆
范炜
方安
王军辉
关键词 关联数据关系发现交互式RDF可视化    
Abstract:This article implements a visualization exploration and research of relation discovery based on linked data. The authors investigate current RDF visualization tools and compare them in multiple views, choose kinds of biomedical datasets to construct biomedical linked data and apply RelFinder to implement a biomedical semantic relation discovery system. At last, the insufficiency of this system and the future research direction are discussed.
Key wordsLinked data    Relation discovery    Interactive    RDF    Visualization
收稿日期: 2013-01-24     
:  G203  
基金资助:本文系国家社会科学基金项目“关联数据中潜在知识关联的发现方法研究”(项目编号:11CTQ016)和四川大学中央高校基本科研业务费项目“关联数据集描述与发现服务研究”(项目编号:SKQ201204)的研究成果之一。
通讯作者: 洪娜,hong.na@imicams.ac.cn     E-mail: hong.na@imicams.ac.cn
引用本文:   
洪娜, 钱庆, 范炜, 方安, 王军辉. 关联数据中关系发现的可视化实践[J]. 现代图书情报技术, 2013, 29(2): 11-17.
Hong Na, Qian Qing, Fan Wei, Fang An, Wang Junhui. Visualization Implementation of Relation Discovery Based on Linked Data. New Technology of Library and Information Service, DOI:10.11925/infotech.1003-3513.2013.02.02.
链接本文:  
http://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/10.11925/infotech.1003-3513.2013.02.02
[1] Heim P, Hellmann S, Lehmann J, et al. RelFinder: Revealing Relationships in RDF Knowledge Bases[EB/OL].[2012-09-10].http://www.uni-due.de/~s400268/RelFinder-SAMT09.pdf.
[2] Lehmann J,Schüppel J, Auer S. Discovering Unknown Connections - the DBpedia Relationship Finder[C]. In: Proceedings of the 1st Conference on Social Semantic Web (CSSW '07), Leipzig, Germany.2007:99-110.
[3] Ellson J, Gansner E, Koutsofios L, et al. Graphviz-Open Source Graph Drawing Tools[EB/OL].[2012-10-22]. http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.87.9389.
[4] BioGrapher [EB/OL]. [2012-09-10].http://www.bioquest.org/esteem/esteem_details.php?product_id=6509.
[5] Idea Flow Charting Uncover Your Group's Hidden Knowledge[EB/OL].[2012-10-22].http://www.myideatree.com/.
[6] Goyal S,Westenthaler R.RDF Gravity (RDF Graph Visualization Tool)[EB/OL].[2012-10-22]. http://semweb.salzburgresearch.at/apps/rdf-gravitv/.
[7] Iliadis L, Maglogiannis I, Tsoumakas G, et al. Artificial Intelligence Applications and Innovations[C].In:Proceedings of the 5th IFIP Conference on Artificial Intelligence Applications and Innovations (AIAI'2009), Thessaloniki, Greece .2009:154-160.
[8] Gruff: A Grapher-Based Triple-Store Browser for AllegroGraph[EB/OL].[2012-11-10].http://www.franz.com/agraph/gruff/index.lhtml.
[9] AllegroGraph[EB/OL].[2012-11-11].http://www.franz.com/agraph/allegrograph/.
[10] Berners-Lee T.Linked Data[EB/OL]. [2013-01-27]. http://www.w3.org/DesignIssues/LinkedData.html.
[11] Bizer C,Cyganiak R,Heath T. How to Publish Linked Data on the Web[EB/OL]. [2012-08-31].http://www4.wiwiss.fu-berlin.de/bizer/pub/LinkedDataTutorial/.
[12] Hayes J. A Graph Model for RDF[D]. Santiago: Technische Universittt Darmstadt Universidad de Chile, 2004.
[13] Li S R,Yang T, Hong N,et al.Assessment and Comparative Analysis of RDF Visualization Technology[C].In: Proceedings of International Conference on Computer Science and Service System (CSSS), Nanjing, China. 2012:1293-1296.
[14] Heim P, Lohmann S, Stegemann T. Interactive Relationship Discovery via the Semantic Web[EB/OL].[2012-09-10].http://www.visus.uni-stuttgart.de/uploads/tx_vispublications/eswc10-heimLohmannStegemann.pdf.
[15] Configuring the RelFinder[EB/OL].[2013-01-27].http://www.visualdataweb.org/configuration.php.
[1] 杨海慈,王军. 宋代学术师承知识图谱的构建与可视化[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(6): 109-116.
[2] 杨亚楠,赵文辉,张健,谭珅,张贝贝. 基于多视图协同的政策文本可视化研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(6): 30-41.
[3] 吴江,刘冠君,胡仙. 在线医疗健康研究的系统综述: 研究热点、主题演化和研究方法*[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(4): 2-12.
[4] 吴志强,祝忠明,刘巍,王思丽. CSpace知识分析与可视化功能扩展研究与实践*[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(3): 112-119.
[5] 陈挺,李国鹏,王小梅. 基于t-SNE降维的科学基金资助项目可视化方法研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2018, 2(8): 1-9.
[6] 杨斯楠,徐健,叶萍萍. 网络评论情感可视化技术方法及工具研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2018, 2(5): 77-87.
[7] 王丽,邹丽雪,刘细文. 基于LDA主题模型的文献关联分析及可视化研究[J]. 数据分析与知识发现, 2018, 2(3): 98-106.
[8] 王颖,吴思竹. 基于R2RML的STKOS超级科技词表RDF转换实现*[J]. 数据分析与知识发现, 2018, 2(12): 89-97.
[9] 沈志宏,姚畅,侯艳飞,吴林寰,李跃鹏. 关联大数据管理技术: 挑战、对策与实践*[J]. 数据分析与知识发现, 2018, 2(1): 9-20.
[10] 崔家旺,李春旺. 基于关联数据的类簇语义揭示模型研究[J]. 数据分析与知识发现, 2017, 1(4): 57-66.
[11] 姜赢,张婧,朱玲萱. 面向Cytoscape平台的关联数据知识图谱概览抽取与可视化*[J]. 数据分析与知识发现, 2017, 1(3): 29-37.
[12] 谢秀芳,张晓林. 针对科技路线图的文本挖掘研究: 集成分析及可视化*[J]. 数据分析与知识发现, 2017, 1(1): 16-25.
[13] 齐云飞,赵宇翔,朱庆华. 关联数据在数字图书馆移动视觉搜索系统中的应用研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2017, 1(1): 81-90.
[14] 李晓瑛,夏光辉,李丹亚. 主题标引文献的语义关系发现研究*[J]. 现代图书情报技术, 2016, 32(7-8): 87-93.
[15] 陈挺,王小梅,吕伟民. ng-info-chart: 基于自定义HTML标签的交互式可视化组件*[J]. 现代图书情报技术, 2016, 32(6): 88-95.
Viewed
Full text


Abstract

Cited

  Shared   
  Discussed   
版权所有 © 2015 《数据分析与知识发现》编辑部
地址:北京市海淀区中关村北四环西路33号 邮编:100190
电话/传真:(010)82626611-6626,82624938
E-mail:jishu@mail.las.ac.cn