大規(guī)模生物醫(yī)學(xué)語(yǔ)義關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)集的查詢關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf_第1頁(yè)
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1、近年來(lái),大規(guī)模語(yǔ)義數(shù)據(jù)Linked Data數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)爆炸式的增長(zhǎng),其中生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)集占據(jù)了相當(dāng)大的比例。由于這些數(shù)據(jù)集分散且僅提供了有限的查詢功能,沒(méi)有充分出挖掘數(shù)據(jù)集中的有效信息,給用戶提供一套綜合的應(yīng)用方案。因此,將RDF語(yǔ)義和生物學(xué)意義結(jié)合起來(lái),研究其語(yǔ)義查詢問(wèn)題有著重要的理論意義和工程應(yīng)用價(jià)值。
　　在詳細(xì)分析DBpedia、SIDER、Diseasome、DailyMed和LinkedCT等11個(gè)數(shù)據(jù)集的基礎(chǔ)上,研究開(kāi)

2、發(fā)了一個(gè)具有生物學(xué)意義的多數(shù)據(jù)集語(yǔ)義查詢平臺(tái)。為了保證RDF語(yǔ)義數(shù)據(jù)的一致性,設(shè)計(jì)基于MapReduce的不一致檢驗(yàn)算法,對(duì)跨領(lǐng)域核心樞紐數(shù)據(jù)集DBpedia進(jìn)行驗(yàn)證,得出不一致檢驗(yàn)結(jié)果并給出解決方案;設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)集關(guān)系挖掘算法,繪制出數(shù)據(jù)集關(guān)系圖;通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)集之間關(guān)系的分析,提出了三種語(yǔ)義查詢問(wèn)題:查詢疾病信息、根據(jù)疾病查詢藥物和查詢藥物副作用;以Cassandra作為底層儲(chǔ)存庫(kù),在分布式條件下采用MapReduce方法完成數(shù)據(jù)的裝載;采

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