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文檔簡介
1、近年來,大規(guī)模語義數(shù)據(jù)Linked Data數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)爆炸式的增長,其中生物醫(yī)學數(shù)據(jù)集占據(jù)了相當大的比例。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用方案。因此,將RDF語義和生物學意義結(jié)合起來,研究其語義查詢問題有著重要的理論意義和工程應用價值。
在詳細分析DBpedia、SIDER、Diseasome、DailyMed和LinkedCT等11個數(shù)據(jù)集的基礎上,研究開
2、發(fā)了一個具有生物學意義的多數(shù)據(jù)集語義查詢平臺。為了保證RDF語義數(shù)據(jù)的一致性,設計基于MapReduce的不一致檢驗算法,對跨領域核心樞紐數(shù)據(jù)集DBpedia進行驗證,得出不一致檢驗結(jié)果并給出解決方案;設計數(shù)據(jù)集關系挖掘算法,繪制出數(shù)據(jù)集關系圖;通過對數(shù)據(jù)集之間關系的分析,提出了三種語義查詢問題: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作為底層儲存庫,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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