10點鐘研究所研討會,報告投影片
報告內容:
* 網路的資源豐富,每個人都可能是資源的提供者

* 未來網路的趨勢,資料可能都放在網路上,本地端的電腦只是做資料暫存和資料處理的用途
* 非結構、半結構和結構性資料的介紹

* Semantic Web的提出

* 1999年W3C提出RDF,之後美國國防部發展DAML,目前以OWL(Web Ontology Language)為主要的語言

* 電腦知道網站內容的意思,機器了解資料

* 找出不同的需求,不同領域有不同的需求、用法和功能,同樣一篇文章給不同的人看,因為需求的不同,所以感受不同

* 術語,windows在電腦科學終止的是一種作業系統,windows在建築業來說式建築物上的一個洞,用來通風或裝飾用的洞, windows在不同領域表示的東西不同,他們所具有的屬性也有可能不同

* rule的建置,一般性的如概念的相對性、傳遞性和相反性等特性

* Ontology Engineeing根據不同的領域去設計適合的ontology

* Web Site Design 使用者介面的設計,根據所找到的需求來設計網站

* Query Formilation:利用自然語言或概念式詢問的方式查詢詢問網站中所存放的內容,內容部分由後端(Ontology Engineeing)提供

* Creating Dynamic Webpages:動態產生解答頁面或其他的介面

* Web portal:入口,可經由使用者提供新的資料或維護,由內部去評估,為了產生最終的網頁需如何詢問,要增加哪些rule

* Consider reuse:區分成一般的ontology和特殊領域的ontology

* 資料提供者(非結構、半結構或結構性資料)

* 核心

* 我們的推理引擎是以prology語言架設,比一般使用JAVA所寫的推理引擎更有彈性(動態加入需要的推例規則和資料)

* 提供視覺化和瀏覽

* S,O,P的做法

* 結構化的資料轉換成我們系統所能執行的資料格式

* 為了增快我們的執行速度與效率,我們將這些轉換過的資料存入我們的資料庫系統中,以方便取用

* Ontology的瀏覽展示

* 根據Ontology所產生的概念搜尋

* 載入不同的ontology會有不同的類別供選擇

* 挑選property並做查詢

* 一但資料結構化之後所找到的資料應該比較準確

* 思考非結構化資料的解決方式

* 因為要結構化文件時再是一件耗時耗力的工作

* 非結構化的資料只能靠搜尋引擎來找資料

* 如同我們使用windows搜尋文件內容的功能(好在範圍小,只在本基電腦上做搜尋),這樣不但速度慢而且不準確,若能再指定針對某個資料夾裡面的內容來搜尋是會快一些。

* 提供使用者來制定正規化文件,或許可以省去一些請專家幫我們處理資料的成本,每個人學有所長,人人是專家

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