面向鏈接數據的鏈接分析與可視化系統.pdf

1、鏈接數據作為語義網的核心數據模型，采用了資源描述框架(RDF)來描述數據和數據間的關系。鏈接數據經歷了這十年的發(fā)展，其應用領域不斷擴張，數據規(guī)模不斷增長，數據間的鏈接信息極大豐富。為了能夠從較大規(guī)模的鏈接數據中有效地進行知識發(fā)現，面向鏈接數據的鏈接分析就顯得極為必要。常見鏈接分析任務能夠幫助用戶充分理解鏈接數據的結構，從而對進一步的知識發(fā)現提供指導。但目前該研究領域還存在以下問題:1）RDF模型為多維多模式圖(Multi-dimensi

2、onal，Multi-mode)，其復雜性不利于較大規(guī)模的鏈接數據的分析。目前仍然缺乏一個有效的鏈接分析模型;2）某些鏈接分析方法，例如傳統的圖聚類分析，無法有效地處理較大規(guī)模的鏈接數據;3）現有面向鏈接數據的鏈接分析通常針對較小規(guī)模鏈接數據，且缺乏一個自動化、可定制的分析平臺，且鏈接分析結果不易可視化，用戶不易通過鏈接分析的結果理解鏈接數據的結構。
　　針對以上問題，本文設計并實現了一個面向鏈接數據的鏈接分析與可視化系統。本文基

3、于可視化系統對以下幾個方面進行了研究:
　　(1)提出了對象圖（Object Graph）的概念，解決了RDF模型中多維多模式圖模型對鏈接分析帶來的障礙，并通過引入虛擬文檔的概念，抽取鏈接數據中的文本來描述鏈接數據中對象的語義和相互關系;
　　(2)提出了基于中心度的對象聚類算法，算法包括基于最大距離的質心選擇策略、基于標簽傳播的對象聚類算法兩部分，并通過實驗驗證其能夠面向較大規(guī)模的鏈接數據進行有效的聚類分析;
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