RDF：语义网基础与XML表示的Web资源描述

5星 · 超过95%的资源 需积分: 10 24 下载量 48 浏览量 更新于2024-07-31 1 收藏 210KB PPT 举报
"《语义网课件-RDF.ppt》是一份深入介绍资源描述框架(RDF)的教育资料，针对硕士研究生09-11班的学生，由栾文静讲师提供。RDF是万维网联盟(W3C)于1999年发布的一种网络资源和其关系的通用数据模型，旨在通过简单的语义和XML语法实现数据的编码、交换和重用，从而构建语义网的基础。 RDF的核心概念包括资源、描述和框架。资源是指Web上任何被命名并通过统一资源标识符(URI)引用的事物，描述则是对这些资源特性的声明，包括属性和关系。RDF通过“主体—谓词—客体”三元组结构来组织这些信息，使得机器能够理解和处理。为了实现这一目标，RDF依赖于URI系统来标识元素和XML作为表示语言，使得信息可以在不同应用之间无缝传递。 RDF的设计目的是为了满足多种实际需求，比如元数据管理、开放信息模型的推广、机器可读数据的发布、跨应用数据整合以及软件Agent自动化处理Web信息等。它强调灵活性，允许以最少的约束描述信息，同时保持数据模型的简单性和通用性。RDF设计的关键特点包括： 1. 基于三元组的图模型，方便应用程序操作，不受特定序列化语法的限制。 2. 使用URI扩展词汇集，所有类别的事物都可通过URI命名。 3. 采用RDF/XML语法，这是一种基于XML的序列化方式，用于跨应用间的信息交换。 4. 支持XMLSchema数据类型，以增强数据的精确性和一致性。 《语义网课件-RDF.ppt》不仅介绍了RDF的基本概念和技术，还涵盖了其实现背后的动机和应用场景，对于理解语义网和开发跨应用信息处理系统具有重要的参考价值。"

知识图谱：知识图谱及RDF介绍

2018-09-27 上传
介绍知识图谱是什么，RDF简单的介绍：rdf资源描述框架，三元组，基于RDF的推理

语义网.pdf

2015-08-04 上传
该文档是语音计算课程的课件，主要为语义网的简介，介绍语义网和语义建模

rdf教程.ppt

2007-06-01 上传
rdf教程.ppt

rdf2rdf-1.0.1-2.3.1.jar

2023-07-21 上传
rdf2rdf-1.0.1-2.3.1.jar 是一个开源工具，用于将一个RDF图转换为另一种RDF图的格式。RDF (Resource Description Framework) 是一种用于表示和交换信息的语义网技术。在创建和处理RDF图时，可能需要将其转换为不同的...

Error: Unable to access jarfile rdf2rdf-1.0.1-2.3.1.jar

2023-03-31 上传
1. Check if the file "rdf2rdf-1.0.1-2.3.1.jar" exists in the specified location. Make sure the file name and path are correct. 2. Ensure that you have Java installed on your computer and that the ...

rm -rdf build

2024-06-15 上传
在Unix和Linux系统中，`rm -rdf build` 是一个命令，用于删除指定目录（build）及其所有子目录和内容。这里的关键参数解释如下： - `rm`: "remove" 的简写，用于删除文件或目录。 - `-r` 或 `--recursive`: 表示...

作为此任务的一部分，编写代码，使用SPARQL从SPARQL数据集生成新的图。这个新的图将包含名称，出生日期，出生城市，诺贝尔奖类别和性别的诺贝尔奖得主出生在英国，将结构使用模型在原始图，因此它应该模型实例诺贝尔：获奖者的名字是foaf的价值：名称谓词或出生日期是谓词的价值http://dbpedia.org/property/dateOfBirthLinks外部网站。或者是朋友：生日，等等。将此新图形保存为Turtle格式，名称为laureate-details.ttl。使用python实现

2023-03-10 上传
from rdflib.namespace import RDF, FOAF, XSD from SPARQLWrapper import SPARQLWrapper, JSON # 定义命名空间 nobel = Namespace("http://data.nobelprize.org/terms/") dbpedia = Namespace(...

jena导入SWRL规则集

2023-03-28 上传
import org.apache.jena.rdf.model.Model; import org.apache.jena.rdf.model.ModelFactory; import org.apache.jena.reasoner.rulesys.GenericRuleReasoner; import org.apache.jena.reasoner.rulesys.Rule; import...

# 使用模型进行预测 model.eval() with torch.no_grad(): pred0 = model(input_data[-1, 0, 0].reshape(-1, config.timestep, config.feature_size)) # input_data[-30, 0, 0] rdf.to_csv('道路旅客.csv', index=False)怎么把pred写进csv中

2023-06-09 上传
rdf = pd.read_csv('道路旅客.csv') # 将预测结果添加到 DataFrame 中 rdf['预测值'] = np.squeeze(pred_array) # 将 DataFrame 写入 CSV 文件 rdf.to_csv('道路旅客.csv', index=False) ``` 这里假设 `pred0` 是...

def get_FolderIdxlsx(x, rightstr, saveName): path = "1/GCMA/GPD_GDSC/Study/" + x + "/2. Data Management/23. Study Metrics Report/fileUpload/" + rightstr id = FolderId.get_FolderId(path) print(path + "====" + str(id)) if id != 0: rdf = FolderList.get_all_file_info(id, None) if rdf.empty: print(str(id)+"下无文件") else: val = rdf[['FileName', 'FileId', 'FileCreateTime', 'FileModifyTime']] # 排序取最新 val = val[val['FileName'].str.contains(".xlsx")] val['date'] = pd.to_datetime(val['FileName'].str[-13:-5]) rdf = val.sort_values('date', ascending=False) downid = rdf.iloc[0][1] print(str(downid)+"下载") # 下载 region = Download_info.get_file_info(downid) # print(region) Download_all.get_file(downid, region, "data/xlsx/" + x + "$" + saveName) else: print("路径拼接异常") 下载异常直接跳过

2023-07-13 上传
val = rdf[['FileName', 'FileId', 'FileCreateTime', 'FileModifyTime']] # 排序取最新 val = val[val['FileName'].str.contains(".xlsx")] val['date'] = pd.to_datetime(val['FileName'].str[-13:-5]) rdf =...
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