Luận văn công nghệ oracle semantic graph và ứng dụng

Luận văn công nghệ Oracle Semantic Graph: Nghiên cứu chuyên sâu và ứng dụng thực tế. Tìm hiểu cách Semantic Graph tối ưu hóa quản lý dữ liệu và khai thác thông tin hiệu quả.

• Tác giả: Cao Văn Kết
• Người hướng dẫn: PGS. Cao Tuấn Dũng
• Trường học: Trường Đại học Bách khoa Hà Nội
• Chuyên ngành: Công nghệ thông tin
• Đề tài: Công nghệ Oracle Semantic Graph và ứng dụng
• Loại tài liệu: Luận văn thạc sĩ kỹ thuật
• Năm xuất bản: 2017
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• TỜI CẮM ƠN
• LỜI CAM ĐOAN
• DANH MỤC CÁC KÝ HIỂU, CÁC TỪ VIET TẮT
• DANH MỤC CÁC HÏNH VẼ
• DANH MỤC CÁC BẰNG BIBU
• MỞ ĐẦU
• 1. CHƯƠNG 1: TÔNG QUAN VỀ WEB NGỮ NGHĨA
• 1.1. Tổng quan về web ngữ nghĩa
• 1.2. Nguẫn gốc sự hình thánh Web ngữ nạÌữa
• 1.3. Khái niệm về Web ngữ nghữa
• 1.4. Mục tiểu của Web ngữ nghữa
• 1.5. Ưu điểm của Web ngữ nghĩa
• 1.6. Kiến trúc công nghệ của Web ngữ nghĩa
• 1.7. Ứng dung ciia CSDL Oracle trong web ngữ ngiữa
• 1.8. Bài toán Xây dựng các bộ máy tầm tin
• 1.9. Bài toán Ung dụng công nghệ ngữ nghĩa trong thu viện số
• 1.10. Bài toán Ung dung khung lam việc để quân lý trì thie (Framework for Knowledse Management)
• 2. CHƯƠNG 3: CÔNG NGHẸ XỬ LÝ NGỮ NGHĨA TRONG HE QUẢN TRỊ CSDL ORACLE VA DE XUAT QUY TRINH ỨNG DỤNG
• 2.1. Công nghệ xử lý ngữ nghĩa trong Oracle
• 2.2. Cấu trúc công nghệ ngữ nghĩa trong Oraolc. Mô hình đữ liệu ngữ nghĩa
• 2.3. Dũ liệu ngữ nghĩa trong C§IDL Oracle. Mô hình siêu đdũ liệu. Cầu trúc các bảng siêu đữ liệu ngữ nghĩa vả khung nhìn
• 2.4. Các loại dữ liệu ngữ nghĩa, câu trúc và phương thức. Cách sử dụng bảng SEM_MATCH chứa c ¿ hàm truy vận dữ liệu ngít ngÌữa. Cập nhật và xuất ra đữ liệu ngĩ nghĩa
• 2.5. Tạo vả quản lý chí mục mạng ngữ nghữa. Lập chỉ mục ngữ nghĩa các tài liệu . Sử dụng đữ liệu ngữ nghữa
• 2.6. Đề xuất quy Bình ứng dụng công nghệ Oracle Senalic Graph để tạo ra, lưu. trữ vả truy xuất đờ liệu web ngữ nạhĩa
• 3. CHƯƠNG 3: THỨ NGHIEM
• 3.1. Thiết kế onLology Persơm
• 3.2. Các lớp trang ontology Persen
• 3.3. Các thuộc tinh trong ontology Person Sl
• 3.4. Các giá trị andividual/value. Cac tual (rules) trong ontology Person
• 3.5. Mô hình ontology Person
• 3.6. Tao ra va hau trit mé hinh ontology Person trong Oracte
• 3.7. Xây dựng các lớp, các thuộc tính, các luật và nhập dữ liệu vào mỏ hình ontology Person. Kétndi dén CSDI. Oracle ontology Person
• 3.8. Xây dựng các lớp, cáo thuộc tính, các luật
• 3.9. Sử dụng SPAROL tray xuét dif ligu ontology Person di hru trong Oracle
• 3.10. Thiét ké mé hinh ontology vé téi pham (crime). Tạo ra và lưu trữ mô hình ontology vẻ tôi pham tong Oracle
• 3.11. Sử đụng sem apis và SPARQL truy xuất đữ liệu ontology về tôi phạm trong Omele
• 4. CHƯƠNG 4: KÉT QUÁ VÀ PHÂN TỈCTI, DÁNH GIÁ
• 4.1. Kết quả thử nghiệmL
• 4.2. Kết quả thử nghiệm
• KẾT LUẬN, HƯỚNG PHÁT TRIÊN
• 1. Hướng, phát triỂn
• TÀI LIEU THAM KHÁO

Tóm tắt

I. Tổng Quan Web Ngữ Nghĩa và Oracle Semantic Graph Là Gì

Web ngữ nghĩa (Semantic Web) là một mở rộng của World Wide Web, trong đó thông tin được đưa ra ý nghĩa rõ ràng, cho phép máy tính hiểu và xử lý thông tin một cách hiệu quả hơn. Web ngữ nghĩa không chỉ đơn thuần là các trang web chứa văn bản, hình ảnh, mà còn bao gồm dữ liệu có cấu trúc và siêu dữ liệu mô tả ý nghĩa của dữ liệu đó. Điều này cho phép các ứng dụng tự động tìm kiếm, tích hợp và xử lý thông tin từ nhiều nguồn khác nhau. Mục tiêu chính của Web ngữ nghĩa là tạo ra một môi trường mà máy tính có thể suy luận và đưa ra quyết định dựa trên thông tin ngữ nghĩa. Oracle Semantic Graph là một công nghệ cho phép lưu trữ, quản lý và truy vấn dữ liệu ngữ nghĩa trong cơ sở dữ liệu Oracle. Nó sử dụng các chuẩn của Công nghệ Semantic Web, như RDF, OWL, và SPARQL, để biểu diễn và truy vấn thông tin dưới dạng đồ thị ngữ nghĩa. Oracle Semantic Graph cho phép xây dựng các ứng dụng thông minh, có khả năng hiểu và suy luận dựa trên ngữ nghĩa của dữ liệu. Nó cung cấp các công cụ và API để tạo, quản lý và truy vấn đồ thị ngữ nghĩa, tích hợp với các thành phần khác của hệ sinh thái Oracle. Theo tài liệu gốc, Web ngữ nghĩa hướng đến việc xây dựng các bộ máy tầm tin, ứng dụng trong thư viện số và khung làm việc quản lý tri thức. Điều này cho thấy tính ứng dụng cao của công nghệ này trong việc xử lý và truy xuất thông tin.

1.1. Nguồn gốc và sự hình thành của Web Ngữ Nghĩa

Web ngữ nghĩa không xuất hiện một cách ngẫu nhiên. Nó bắt nguồn từ nhu cầu xử lý thông tin hiệu quả hơn trên Internet. Web truyền thống dựa trên các liên kết hypertext, cho phép người dùng di chuyển giữa các trang web. Tuy nhiên, máy tính không thể hiểu được nội dung của các trang web này. Các nhà khoa học máy tính, dẫn đầu bởi Tim Berners-Lee, đã đề xuất Web ngữ nghĩa như một giải pháp cho vấn đề này. Web ngữ nghĩa sử dụng các chuẩn và công nghệ để gán ý nghĩa cho dữ liệu trên web, cho phép máy tính hiểu và xử lý thông tin một cách tự động. Sự phát triển của XML, RDF, và OWL là những bước quan trọng trong sự hình thành của Web ngữ nghĩa. Những công nghệ này cung cấp các công cụ để biểu diễn dữ liệu có cấu trúc và mô tả ý nghĩa của dữ liệu đó.

1.2. Kiến trúc công nghệ cốt lõi của Web ngữ nghĩa

Kiến trúc công nghệ của Web ngữ nghĩa dựa trên một số lớp chính. Lớp dưới cùng là Unicode và URI, cung cấp nền tảng cho việc biểu diễn và định danh dữ liệu. Lớp tiếp theo là XML, cung cấp một cú pháp chung để biểu diễn dữ liệu có cấu trúc. Trên XML là RDF, một mô hình dữ liệu cho phép biểu diễn thông tin dưới dạng các bộ ba (subject, predicate, object). RDFS (RDF Schema) cung cấp một từ vựng cơ bản để mô tả các lớp và thuộc tính trong RDF. OWL (Web Ontology Language) là một ngôn ngữ mạnh mẽ hơn để mô tả ontology, cung cấp các khả năng suy luận và ràng buộc. Cuối cùng, SPARQL là một ngôn ngữ truy vấn cho phép truy vấn dữ liệu RDF. Ontology đóng vai trò then chốt trong kiến trúc này, cho phép định nghĩa các khái niệm và mối quan hệ trong một lĩnh vực cụ thể.

II. Công Nghệ Oracle Semantic Graph Giải Pháp Toàn Diện

Oracle Semantic Graph là một thành phần của Oracle Database, cung cấp khả năng lưu trữ, quản lý và truy vấn dữ liệu ngữ nghĩa. Nó cho phép biểu diễn thông tin dưới dạng đồ thị, với các nút đại diện cho các thực thể và các cạnh đại diện cho các mối quan hệ giữa chúng. Oracle Semantic Graph hỗ trợ các chuẩn của Công nghệ Semantic Web, như RDF, OWL, và SPARQL. Nó cung cấp các API và công cụ để tạo, quản lý và truy vấn đồ thị ngữ nghĩa. Một trong những ưu điểm chính của Oracle Semantic Graph là khả năng tích hợp với các thành phần khác của hệ sinh thái Oracle, như PL/SQL, Java, và các công cụ báo cáo. Điều này cho phép xây dựng các ứng dụng thông minh, có khả năng truy cập và xử lý dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Oracle Semantic Graph sử dụng mô hình dữ liệu RDF, trong đó thông tin được biểu diễn dưới dạng các bộ ba (subject, predicate, object). Điều này cho phép biểu diễn các mối quan hệ phức tạp giữa các thực thể một cách linh hoạt.

2.1. Mô hình dữ liệu và cấu trúc của Oracle Semantic Graph

Oracle Semantic Graph sử dụng mô hình dữ liệu RDF (Resource Description Framework) để biểu diễn dữ liệu ngữ nghĩa. Trong mô hình này, mọi thông tin được biểu diễn dưới dạng các bộ ba (triple) có cấu trúc (subject, predicate, object). Subject là một tài nguyên (resource), predicate là một thuộc tính hoặc mối quan hệ, và object là giá trị của thuộc tính đó hoặc một tài nguyên khác. RDF cho phép biểu diễn các mối quan hệ phức tạp giữa các thực thể một cách linh hoạt. Oracle Semantic Graph lưu trữ dữ liệu RDF trong các bảng cơ sở dữ liệu Oracle. Nó cung cấp các API và công cụ để tạo, quản lý và truy vấn dữ liệu RDF. Dữ liệu RDF có thể được nhập từ các nguồn khác nhau, như các tệp XML hoặc các cơ sở dữ liệu khác.

2.2. Các loại dữ liệu ngữ nghĩa và phương thức truy vấn

Oracle Semantic Graph hỗ trợ nhiều loại dữ liệu ngữ nghĩa khác nhau, bao gồm các lớp, thuộc tính, cá thể và quy tắc. Lớp (class) định nghĩa một tập hợp các đối tượng có chung các đặc điểm. Thuộc tính (property) mô tả các đặc điểm của một lớp. Cá thể (instance) là một đối tượng cụ thể thuộc một lớp. Quy tắc (rule) định nghĩa các suy luận có thể được thực hiện trên dữ liệu ngữ nghĩa. Oracle Semantic Graph cung cấp ngôn ngữ truy vấn SPARQL (SPARQL Protocol and RDF Query Language) để truy vấn dữ liệu RDF. SPARQL cho phép truy vấn dữ liệu dựa trên các mẫu, điều kiện và suy luận. Nó cung cấp các khả năng mạnh mẽ để tìm kiếm, lọc và kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Bảng SEM_MATCH chứa các hàm truy vấn dữ liệu ngữ nghĩa, cho phép người dùng thực hiện các truy vấn phức tạp.

III. Ứng Dụng Thực Tế của Oracle Semantic Graph Case Study

Oracle Semantic Graph có thể được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, như quản lý tri thức, tích hợp dữ liệu, và khám phá dữ liệu. Trong lĩnh vực quản lý tri thức, Oracle Semantic Graph có thể được sử dụng để xây dựng các Knowledge graph, cho phép tổ chức và truy cập tri thức một cách hiệu quả. Trong lĩnh vực tích hợp dữ liệu, Oracle Semantic Graph có thể được sử dụng để tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, ngay cả khi dữ liệu đó có cấu trúc khác nhau. Trong lĩnh vực khám phá dữ liệu, Oracle Semantic Graph có thể được sử dụng để khám phá các mối quan hệ ẩn giữa các thực thể và sự kiện. Nghiên cứu trong tài liệu gốc đã thực hiện thử nghiệm bằng cách thiết kế ontology cho mô hình Person và mô hình Crime. Từ đó có thể thấy Oracle Semantic Graph là một công cụ mạnh mẽ để xây dựng các ứng dụng thông minh, có khả năng hiểu và suy luận dựa trên ngữ nghĩa của dữ liệu.

3.1. Ứng dụng Oracle Semantic Graph trong thư viện số

Trong một thư viện số, Oracle Semantic Graph có thể được sử dụng để mô tả các tài liệu, tác giả, chủ đề và các mối quan hệ giữa chúng. Điều này cho phép người dùng tìm kiếm tài liệu dựa trên ý nghĩa của chúng, thay vì chỉ dựa trên các từ khóa. Ví dụ, người dùng có thể tìm kiếm "các bài viết của một tác giả về một chủ đề cụ thể", và hệ thống sẽ trả về các bài viết liên quan, ngay cả khi các bài viết đó không chứa các từ khóa chính xác. Việc xây dựng các ontology phù hợp với lĩnh vực của thư viện số là rất quan trọng. Ontology này sẽ định nghĩa các khái niệm và mối quan hệ trong lĩnh vực đó, cho phép máy tính hiểu và xử lý thông tin một cách chính xác.

3.2. Xây dựng khung làm việc quản lý tri thức với Semantic Graph

Oracle Semantic Graph có thể được sử dụng để xây dựng một khung làm việc quản lý tri thức (Framework for Knowledge Management). Khung làm việc này cho phép tổ chức và truy cập tri thức một cách hiệu quả. Nó có thể được sử dụng để lưu trữ các tài liệu, bài viết, báo cáo và các nguồn tri thức khác. Nó cũng có thể được sử dụng để mô tả các chuyên gia, kỹ năng và kinh nghiệm của họ. Khung làm việc quản lý tri thức có thể cung cấp các công cụ để tìm kiếm, lọc và kết hợp tri thức từ nhiều nguồn khác nhau. Nó cũng có thể cung cấp các công cụ để chia sẻ tri thức giữa các thành viên trong tổ chức.

IV. Hướng Dẫn Ứng Dụng Công Nghệ Oracle Semantic Graph Chi Tiết

Để ứng dụng Oracle Semantic Graph, cần thực hiện một số bước cơ bản. Đầu tiên, cần thiết kế một ontology cho lĩnh vực ứng dụng. Ontology này sẽ định nghĩa các khái niệm và mối quan hệ trong lĩnh vực đó. Thứ hai, cần tạo một mô hình dữ liệu RDF dựa trên ontology. Mô hình dữ liệu này sẽ mô tả các thực thể và mối quan hệ trong lĩnh vực ứng dụng. Thứ ba, cần nhập dữ liệu vào Oracle Semantic Graph. Dữ liệu này có thể được nhập từ các nguồn khác nhau, như các tệp XML hoặc các cơ sở dữ liệu khác. Cuối cùng, cần sử dụng ngôn ngữ truy vấn SPARQL để truy vấn dữ liệu. SPARQL cho phép truy vấn dữ liệu dựa trên các mẫu, điều kiện và suy luận.

4.1. Các bước tạo và quản lý mô hình ontology trong Oracle

Tạo và quản lý ontology là một bước quan trọng trong việc ứng dụng Oracle Semantic Graph. Bước đầu tiên là xác định các khái niệm và mối quan hệ quan trọng trong lĩnh vực ứng dụng. Sau đó, cần sử dụng một ngôn ngữ mô tả ontology, như OWL, để định nghĩa các khái niệm và mối quan hệ này. Oracle Semantic Graph cung cấp các API và công cụ để tạo, quản lý và lưu trữ ontology. Ontology có thể được lưu trữ trong các bảng cơ sở dữ liệu Oracle hoặc trong các tệp XML. Có thể sử dụng các công cụ như Protégé để thiết kế và xây dựng ontology trước khi nhập vào Oracle Database.

4.2. Cách sử dụng SPARQL để truy xuất và suy luận dữ liệu

SPARQL là một ngôn ngữ truy vấn mạnh mẽ cho phép truy vấn dữ liệu RDF. SPARQL cho phép truy vấn dữ liệu dựa trên các mẫu, điều kiện và suy luận. Nó cung cấp các khả năng mạnh mẽ để tìm kiếm, lọc và kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Để sử dụng SPARQL, cần viết các truy vấn SPARQL mô tả thông tin cần truy xuất. Truy vấn SPARQL có thể được thực thi trực tiếp trên Oracle Semantic Graph bằng cách sử dụng các API và công cụ được cung cấp. Kết quả truy vấn có thể được trả về dưới nhiều định dạng khác nhau, như XML hoặc JSON.

V. Đánh Giá Hiệu Năng và So Sánh Oracle Semantic Graph Với Neo4j

Hiệu năng của Oracle Semantic Graph phụ thuộc vào nhiều yếu tố, như kích thước của đồ thị, độ phức tạp của truy vấn và cấu hình phần cứng. Oracle Semantic Graph có thể xử lý các đồ thị lớn với hiệu năng tốt nếu được cấu hình đúng cách. So sánh với các công nghệ khác như Neo4j, Oracle Semantic Graph có ưu điểm là khả năng tích hợp với hệ sinh thái Oracle. Tuy nhiên, Neo4j là một cơ sở dữ liệu đồ thị chuyên dụng, có thể cung cấp hiệu năng tốt hơn cho các ứng dụng đòi hỏi hiệu năng cao. Cần đánh giá cẩn thận các yêu cầu của ứng dụng để lựa chọn công nghệ phù hợp. Nghiên cứu trong tài liệu gốc đã thực hiện so sánh với Neo4j, và kết quả cho thấy sự khác biệt về hiệu năng trong các tình huống khác nhau.

5.1. Ưu điểm và nhược điểm của Oracle Semantic Graph

Ưu điểm của Oracle Semantic Graph bao gồm khả năng tích hợp với hệ sinh thái Oracle, hỗ trợ các chuẩn của Công nghệ Semantic Web, và khả năng xử lý các đồ thị lớn. Nhược điểm của Oracle Semantic Graph bao gồm hiệu năng có thể không tốt bằng các cơ sở dữ liệu đồ thị chuyên dụng, và độ phức tạp trong cấu hình và quản lý. Việc đánh giá cẩn thận các yêu cầu của ứng dụng là rất quan trọng để xác định liệu Oracle Semantic Graph có phải là lựa chọn phù hợp hay không.

5.2. So sánh khả năng mở rộng và quản lý dữ liệu với các công nghệ khác

Oracle Semantic Graph cung cấp khả năng mở rộng tốt, cho phép xử lý các đồ thị ngày càng lớn. Nó hỗ trợ các tính năng như phân vùng và nhân bản, cho phép phân tán dữ liệu trên nhiều máy chủ. So sánh với các công nghệ khác, như Amazon Neptune, Oracle Semantic Graph có ưu điểm là khả năng tích hợp với hệ sinh thái Oracle. Tuy nhiên, Amazon Neptune là một dịch vụ cơ sở dữ liệu đồ thị đám mây, có thể cung cấp khả năng mở rộng và quản lý dữ liệu tốt hơn cho các ứng dụng đám mây. Việc lựa chọn công nghệ phù hợp phụ thuộc vào các yêu cầu cụ thể của ứng dụng.

VI. Kết Luận và Hướng Phát Triển cho Luận Văn Về Semantic Graph

Oracle Semantic Graph là một công nghệ mạnh mẽ cho phép lưu trữ, quản lý và truy vấn dữ liệu ngữ nghĩa. Nó có thể được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, như quản lý tri thức, tích hợp dữ liệu, và khám phá dữ liệu. Tuy nhiên, cần đánh giá cẩn thận các yêu cầu của ứng dụng để lựa chọn công nghệ phù hợp. Các hướng phát triển trong tương lai bao gồm cải thiện hiệu năng, hỗ trợ các chuẩn mới của Công nghệ Semantic Web, và phát triển các công cụ và API dễ sử dụng hơn. Theo tài liệu gốc, hướng phát triển có thể tập trung vào việc cải thiện khả năng suy luận và tích hợp với các hệ thống khác.

6.1. Tóm tắt các kết quả và đóng góp chính của luận văn

Luận văn này đã trình bày một tổng quan về Oracle Semantic Graph, các ứng dụng của nó và các hướng phát triển trong tương lai. Luận văn cũng đã trình bày một số ví dụ về cách sử dụng Oracle Semantic Graph để giải quyết các vấn đề thực tế. Các đóng góp chính của luận văn bao gồm việc cung cấp một hướng dẫn chi tiết về cách sử dụng Oracle Semantic Graph, và việc trình bày một số ứng dụng mới của Oracle Semantic Graph.

6.2. Các hướng nghiên cứu tiếp theo trong lĩnh vực Semantic Graph

Các hướng nghiên cứu tiếp theo trong lĩnh vực Semantic Graph bao gồm cải thiện hiệu năng, hỗ trợ các chuẩn mới của Công nghệ Semantic Web, và phát triển các công cụ và API dễ sử dụng hơn. Nghiên cứu cũng có thể tập trung vào việc tích hợp Semantic Graph với các công nghệ khác, như Machine Learning và AI, để xây dựng các ứng dụng thông minh hơn. Nghiên cứu thêm về Graph Query Language (GQL) cũng là một hướng đi tiềm năng.

Trích đoạn nội dung tài liệu

BỘ G1A0 DUC VA DAO TAO TRUONG BAI HOC BACH KHOA HA NOI Can Văn Kết CONG NGHE ORACLE SEMANTIC GRAPH VA CNG DỤNG Chuyên ngành: Công nghệ thông tỉn LUAN VAN TIIAC SI KY THUẬT CONG NGHE THONG TIN, NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HOC: PGS. CAO TUAN DUNG Tla Néi - Nam 2017 TỜI CẮM ƠN lim xin chan thành bảy tổ lỏng biết ơn sâu sắc đến PGS. Cao Tuần Ding - Viện Công nghệ thông tin và Truyền thông — Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội - người dã tận tỉnh hướng dẫn, chỉ bảo, giúp đỡ em thực hiện va hoàn thành huận văn. Em san chan thanh cam ơn các thay, oô giáo - V Công nghệ Thông lim và ‘Trayén thông - Trường Đại hợc Bách Khoa Hà Nội, những người đã tận tỉnh truyền đạt các kiến thức, quan tâm, động viên em trong suốt thời gian em học tập và xrghiên cứu lại Trường.

Tôi cũng xin gửi lời cảm ơn đến gia đình, bạn học, đồng nghiệp đã luôn động, viên giúp đỡ, chia sẽ kinh nghiệm cung cập các tải liệu hữu ích trong suốt thời gian. tôi học tập và đặc biệt là trong quá trình thực hiện luận văn tốt nghiệp vừa qua Đo trong quá trình nghiên cứu, tìm hiểu và thục nghiệm luận văn chắc chắn không thế tránh khôi những sai sót nhất định, em rất mong nhàn được sự góp ý của thầy, cô giáo và các bạn đễ luận văn được hoàn chỉnh hơn. Em xin trân trọng cảm ơn! Hà Nội, tháng 10 năm 2017 'Tác giá luận vẫn Cao Văn Kết LỜI CAM ĐOAN 'Tôi xin cam đoan: 1. Những nội đưng trong luận văn nảy là công trình nghiên cứu của tôi đưới sự lưởng dẫn trực tiếp của PGS.

Cao Tuần Dũng, 2. Mọi nguồn tải liệu tham khảo đừng trong luận văn đều được trích dẫn rõ Tảng lên lác giã, tên công Irình, thời giam, cịa thểm công bố. Các số liệu, kết quá nêu trong luận văn là trung thực và chưa tửng được ai công bồ trong bắt kỳ công trình nào khác. Mọi sao chép không hợp lê, vi phạm quy chế đào tạo tôi xin chịu hoàn toàn trách nhiệm.

Hà Nội tháng 10 năm 2017 Tác giả luận văn. Cao Văn Kết TRANG PHÙ HỈA. XHekeniaerorees TỎI CẢM ØN 3# LOI CAM DOAN - - 3 DANH MỤC CÁC KÝ HIỂU, CÁC TỪ VIET TẮT. ca DANH MỤC CÁC HÏNH VẼ - - 9 DANH MỤC CÁC BẰNG BIBU .ccccccccssssssssserssseesssesessseeevvsstersiiiesecisasrssteevensened O MO BAU.

- - - 11 CHƯƠNG1: TÔNG QUAN VỀ WEB NGỮ NGHĨA. Tổng quan về web ngữ nghĩa. Nguẫn gốc sự hình thánh Web ngữ nạÌữa. Khái niệm về Weh ngữ nghữa.

Mục tiểu của Web ngữ nghữa. Ưu điểm của Wcb ngữ nghĩa - - - 15 1. Kiến trúc công nghệ của Web ngữ nghĩa. Ứng dung ciia CSDL Oracle trong web ngữ ngiữa.

Bài toán Xây dựng các bộ máy tầm tin 21 1. Bai toan Ung dụng công nghệ ngữ nghĩa trong thu viện số. Bài toán Ung dung khung lam việc để quân lý trì thie (Framework for Knowledse Management).277 CHƯƠNG 3: CÔNG NGHẸ XỬ LÝ NGỮ NGHĨA TRONG HE QUẢN TRỊ CSDL ORACLE VA DE XUAT QUY TRINH ỨNG DỤNG. Công nghệ xử lý ngữ nghĩa trong Oracle 24 TRANG PHÙ HỈA.

XHekeniaerorees TỎI CẢM ØN 3# LOI CAM DOAN - - 3 DANH MỤC CÁC KÝ HIỂU, CÁC TỪ VIET TẮT. ca DANH MỤC CÁC HÏNH VẼ - - 9 DANH MỤC CÁC BẰNG BIBU .ccccccccssssssssserssseesssesessseeevvsstersiiiesecisasrssteevensened O MO BAU. - - - 11 CHƯƠNG1: TÔNG QUAN VỀ WEB NGỮ NGHĨA. Tổng quan về web ngữ nghĩa.

Nguẫn gốc sự hình thánh Web ngữ nạÌữa. Khái niệm về Weh ngữ nghữa. Mục tiểu của Web ngữ nghữa. Ưu điểm của Wcb ngữ nghĩa - - - 15 1.

Kiến trúc công nghệ của Web ngữ nghĩa. Ứng dung ciia CSDL Oracle trong web ngữ ngiữa. Bài toán Xây dựng các bộ máy tầm tin 21 1. Bai toan Ung dụng công nghệ ngữ nghĩa trong thu viện số.

Bài toán Ung dung khung lam việc để quân lý trì thie (Framework for Knowledse Management).277 CHƯƠNG 3: CÔNG NGHẸ XỬ LÝ NGỮ NGHĨA TRONG HE QUẢN TRỊ CSDL ORACLE VA DE XUAT QUY TRINH ỨNG DỤNG. Công nghệ xử lý ngữ nghĩa trong Oracle 24 DANH MỤC CÁC BANG RIEU Bang 2.SUM, MODLL trong Oracle.SEMM_model-name - - 29 Bảng 2.3: Danh sách các bảng và khung nhìn trong lược đồ MIOSYS để clửa siêu dữ liệu liên quan đến dữ liệu ngữ nghĩa.1: Cáo luậi cơ sở trong Oracle Semantic Graph 32 2. Cấu trúc công nghệ ngữ nghĩa trong Oraolc. Mô hình đữ liệu ngữ nghĩa - 26 2.

Dũ liệu ngữ nghĩa trong C§IDL Oracle. Mô hình siêu đdũ liệu. Cầu trúc các bảng siêu đữ liệu ngữ nghĩa vả khung nhìn 34 2. Các loại dữ liệu ngữ nghĩa, câu trúc và phương thức.

Cách sử dụng bảng SEM_MATCH chứa c ¿ hàm truy vận dữ liệu ngít ngÌữa. Cập nhật và xuất ra đữ liệu ngĩ nghĩa - - 38 2. Tạo vả quản lý chí mục mạng ngữ nghữa. Lập chỉ mục ngữ nghĩa các tài liệu.

Sử dụng đữ liệu ngữ nghữa. Đề xuất quy Bình ứng dụng công nghệ Oracle Senalic Graph để tạo ra, lưu. trữ vả truy xuất đờ liệu web ngữ nạhĩa. CHƯƠNG 3: THỨ NGHIEM.

XE HH H rrereraeeeee XemeeeeeerruSO 3. Thiết kế onLology Persơm. Các lớp trang ontology Persen. Các thuộc tinh trong ontology Person Sl c.

Các giá trị andividual/value). Cac tual (rules) trong ontology Person s2 e. Mô hình ontology Person. Tao ra va hau trit mé hinh ontology Person trong Oracte.

36 DANH MỤC CÁC BANG RIEU Bang 2.SUM, MODLL trong Oracle.SEMM_model-name - - 29 Bảng 2.3: Danh sách các bảng và khung nhìn trong lược đồ MIOSYS để clửa siêu dữ liệu liên quan đến dữ liệu ngữ nghĩa.1: Cáo luậi cơ sở trong Oracle Semantic Graph 32 TRANG PHÙ HỈA. XHekeniaerorees TỎI CẢM ØN 3# LOI CAM DOAN - - 3 DANH MỤC CÁC KÝ HIỂU, CÁC TỪ VIET TẮT. ca DANH MỤC CÁC HÏNH VẼ - - 9 DANH MỤC CÁC BẰNG BIBU .ccccccccssssssssserssseesssesessseeevvsstersiiiesecisasrssteevensened O MO BAU. - - - 11 CHƯƠNG1: TÔNG QUAN VỀ WEB NGỮ NGHĨA.

Tổng quan về web ngữ nghĩa. Nguẫn gốc sự hình thánh Web ngữ nạÌữa. Khái niệm về Weh ngữ nghữa. Mục tiểu của Web ngữ nghữa.

Ưu điểm của Wcb ngữ nghĩa - - - 15 1. Kiến trúc công nghệ của Web ngữ nghĩa. Ứng dung ciia CSDL Oracle trong web ngữ ngiữa. Bài toán Xây dựng các bộ máy tầm tin 21 1.

Bai toan Ung dụng công nghệ ngữ nghĩa trong thu viện số. Bài toán Ung dung khung lam việc để quân lý trì thie (Framework for Knowledse Management).277 CHƯƠNG 3: CÔNG NGHẸ XỬ LÝ NGỮ NGHĨA TRONG HE QUẢN TRỊ CSDL ORACLE VA DE XUAT QUY TRINH ỨNG DỤNG. Công nghệ xử lý ngữ nghĩa trong Oracle 24 DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC TU VIET TAT Kỹ hiệu Tiếng Anh Tiếng Việt XML |Lixtensible Markup Ngôn ngữ đánh dẫu mỡ rộng. Language [RDF —_|Resource Description Khung nội dung mê tả tài nguyên Framework [RDES — |Resource Description Taye dé khưng nội dưng mô (a tải nguyên Framework Scheme WWW [World Wide Web Mang toan cau W3C [World Wide Web Tổ chức Mang loan cau Consortium ‘Triple [Subject Predicate 1iộ ba: Chủ ngữ - Vị ngữ Tânngữ Object SAMI.

[Security Assertion Dinh đạng dữ liệu chuẩn mở để trao đối đứ Markup Language liêu xác thực và ủy quyền giữa các bên. IDARPA |Defensc Advanccd Cơ quan Dự án Nghiên cứu Nâng cao Quốc. IEeseareh Prơjects Ageney phòng của Bộ Quốc phòng Mỹ, chịu trách nhiệm phát triển các công nghệ mới cho quân dội sử dụng, DAML |DARPA AgentMarkup Ngôn ngũ dánh dẫu dựa trên RDE. Language om Ontology Inference Layer Ngén ngit tran adi ontology, dua trén các or Ontology Inlerehange — khái miệm dược xây dựng trong mô là Logie Language (Description Language: DL) va cdc hé théng khủng và tương thích voi RDFS.

TSBN [International Slandard Mã số tiêu chuẩn quốc tế cho sách [Book Number ASCE |American Standard Code Clan ma trao doi thông tin Mi. DANH MỤC CÁC BANG RIEU Bang 2.SUM, MODLL trong Oracle.SEMM_model-name - - 29 Bảng 2.3: Danh sách các bảng và khung nhìn trong lược đồ MIOSYS để clửa siêu dữ liệu liên quan đến dữ liệu ngữ nghĩa.1: Cáo luậi cơ sở trong Oracle Semantic Graph 32 DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC TU VIET TAT Kỹ hiệu Tiếng Anh Tiếng Việt XML |Lixtensible Markup Ngôn ngữ đánh dẫu mỡ rộng. Language [RDF —_|Resource Description Khung nội dung mê tả tài nguyên Framework [RDES — |Resource Description Taye dé khưng nội dưng mô (a tải nguyên Framework Scheme WWW [World Wide Web Mang toan cau W3C [World Wide Web Tổ chức Mang loan cau Consortium ‘Triple [Subject Predicate 1iộ ba: Chủ ngữ - Vị ngữ Tânngữ Object SAMI. [Security Assertion Dinh đạng dữ liệu chuẩn mở để trao đối đứ Markup Language liêu xác thực và ủy quyền giữa các bên.

IDARPA |Defensc Advanccd Cơ quan Dự án Nghiên cứu Nâng cao Quốc. IEeseareh Prơjects Ageney phòng của Bộ Quốc phòng Mỹ, chịu trách nhiệm phát triển các công nghệ mới cho quân dội sử dụng, DAML |DARPA AgentMarkup Ngôn ngũ dánh dẫu dựa trên RDE. Language om Ontology Inference Layer Ngén ngit tran adi ontology, dua trén các or Ontology Inlerehange — khái miệm dược xây dựng trong mô là Logie Language (Description Language: DL) va cdc hé théng khủng và tương thích voi RDFS. TSBN [International Slandard Mã số tiêu chuẩn quốc tế cho sách [Book Number ASCE |American Standard Code Clan ma trao doi thông tin Mi.

DANH MỤC CÁC BANG RIEU Bang 2.SUM, MODLL trong Oracle.SEMM_model-name - - 29 Bảng 2.3: Danh sách các bảng và khung nhìn trong lược đồ MIOSYS để clửa siêu dữ liệu liên quan đến dữ liệu ngữ nghĩa.1: Cáo luậi cơ sở trong Oracle Semantic Graph 32 2. Cấu trúc công nghệ ngữ nghĩa trong Oraolc. Mô hình đữ liệu ngữ nghĩa - 26 2. Dũ liệu ngữ nghĩa trong C§IDL Oracle.

Mô hình siêu đdũ liệu. Cầu trúc các bảng siêu đữ liệu ngữ nghĩa vả khung nhìn 34 2. Các loại dữ liệu ngữ nghĩa, câu trúc và phương thức. Cách sử dụng bảng SEM_MATCH chứa c ¿ hàm truy vận dữ liệu ngít ngÌữa.

Cập nhật và xuất ra đữ liệu ngĩ nghĩa - - 38 2. Tạo vả quản lý chí mục mạng ngữ nghữa. Lập chỉ mục ngữ nghĩa các tài liệu. Sử dụng đữ liệu ngữ nghữa.

Đề xuất quy Bình ứng dụng công nghệ Oracle Senalic Graph để tạo ra, lưu. trữ vả truy xuất đờ liệu web ngữ nạhĩa. CHƯƠNG 3: THỨ NGHIEM. XE HH H rrereraeeeee XemeeeeeerruSO 3.

Thiết kế onLology Persơm. Các lớp trang ontology Persen. Các thuộc tinh trong ontology Person Sl c. Các giá trị andividual/value).

Cac tual (rules) trong ontology Person s2 e. Mô hình ontology Person. Tao ra va hau trit mé hinh ontology Person trong Oracte. 36 DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC TU VIET TAT Kỹ hiệu Tiếng Anh Tiếng Việt XML |Lixtensible Markup Ngôn ngữ đánh dẫu mỡ rộng.

Language [RDF —_|Resource Description Khung nội dung mê tả tài nguyên Framework [RDES — |Resource Description Taye dé khưng nội dưng mô (a tải nguyên Framework Scheme WWW [World Wide Web Mang toan cau W3C [World Wide Web Tổ chức Mang loan cau Consortium ‘Triple [Subject Predicate 1iộ ba: Chủ ngữ - Vị ngữ Tânngữ Object SAMI.