任务3（总共65分：任务3a10分，任务3b50分，解决方案质量5分）数据集是一个RDF知识图（海龟），包含2013年至2022年诺贝尔奖得主和他们的奖项信息。该数据集是根据诺贝尔奖链接数据词汇表链接到外部站点中指定的本体（模式）来建模的。词汇表使用几个常见的名称空间，如DBpedia本体或FOAF，并建模三个主要类：节点奖、获奖者和奖奖。一个诺贝尔奖最多可以由三个人分享，而同一个人可以获得多个诺贝尔奖。因此，每个诺贝尔奖都包含一到三个笑声奖，其中包含一个动机。桂冠课程与荣誉奖和荣誉奖课程相连，是包含通用传记信息的foaf：人（或foaf：组织）的一个子类。用于建模图形的其他类取自其他词汇表dbo，例如dbo：coxy或dbo：城市。模式的完整描述可以解释

该数据集是一个RDF知识图，包含了2013年至2022年诺贝尔奖得主及其奖项信息。该数据集使用诺贝尔奖链接数据词汇表链接到外部站点中指定的本体来建模。词汇表使用了几个常见的名称空间，如DBpedia本体或FOAF，并建模了三个主要类：节点奖、获奖者和奖项。每个诺贝尔奖最多可以由三个人分享，而同一个人可以获得多个诺贝尔奖。因此，每个诺贝尔奖都包含一到三个获奖者，其中包含一个动机。桂冠课程与荣誉奖和荣誉奖课程相连，是包含通用传记信息的foaf：人（或foaf：组织）的一个子类。用于建模图形的其他类取自其他词汇表dbo，例如dbo：coxy或dbo：城市。该模式的完整描述可以解释数据集中的每个实体及其属性之间的关系。