基于本体和Web服务的异构数据库知识获取框架

"这篇论文探讨了如何在异构数据库环境下实现知识获取，通过结合本体、Web服务和贝叶斯分类器的技术，构建了一个框架，旨在自动归类无语义描述的数据并进行本体建模。该框架利用Web服务封装异构数据库的访问，用贝叶斯分类器对获取的数据进行自动映射到对应的本体，从而实现异构数据库的交互知识获取。论文的作者是张佩云、孙亚民和吴江，分别来自南京理工大学和西北大学，他们的研究领域涉及语义网、Web服务和智能信息处理。" 本文针对异构数据库中存在的大量孤立且缺乏语义描述的数据，提出了一种基于本体与Web服务的新型知识获取方法。这个框架首先强调了异构数据库中数据的整合与理解，认为通过建立本体可以解决数据之间的语义鸿沟问题。本体是一种形式化的语义模型，它定义了概念、属性和关系，用于描述特定领域的知识，有助于理解和共享信息。 Web服务在此扮演了关键角色，它们作为异构数据库的接口，使得不同来源和结构的数据可以通过统一的方式被访问和处理。通过Web服务包装，不同数据库的API可以被标准化，从而简化了跨数据库的数据访问和集成。 论文中设计的贝叶斯分类器是知识获取的关键工具。贝叶斯分类是一种统计学习方法，能够根据已有数据的学习来预测新数据的类别。在本场景下，分类器被用来自动识别和分类异构数据，将其映射到合适的本体类，这不仅提高了数据的组织效率，也增强了数据的可解释性和可利用性。 此外，这种方法还促进了异构数据库之间的交互性。因为数据经过分类和本体映射后，不同数据库中的数据可以相互关联，形成一个语义上连贯的知识网络。这种知识获取策略有助于提升数据分析的准确性和深度，对于数据挖掘、决策支持和智能系统的开发具有重要价值。 这篇论文的工作为解决异构数据库中的数据整合和知识提取提供了一种有效途径，展示了本体、Web服务和机器学习方法在知识管理领域的协同作用。通过这种方法，可以将原本孤立、无语义的数据转化为有价值的知识，推动了信息系统的智能化和自适应性。