数据库

DBpedia:开放数据网络的核心。DBpedia是一个社区努力从Wikipedia中提取结构化信息,并使这些信息在Web上可用。DBpedia允许您对来自Wikipedia的数据集进行复杂的查询,并将Web上的其他数据集链接到Wikipedia数据。我们描述了DBpedia数据集的提取,以及如何将结果信息发布到Web上供人和机器使用。我们描述了一些来自DBpedia社区的新兴应用程序,并展示了网站作者如何在他们的站点中促进DBpedia内容。最后,我们介绍了DBpedia与Web上其他开放数据集的互连现状,并概述了DBpedia如何作为一个新兴的开放数据网络的核心。


zbMATH参考文献(参考 53篇文章 引用)

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按年份排序(引用)
  1. Bloem,Peter;de Rooij,Steven:使用压缩的大规模网络基序分析(2020)
  2. 佛罗伦萨,阿莱西奥;桑加里,杰西卡;曼娜,马可:达林:一个数据日志重写器,用于在SPARQL查询下进行owl2rl本体论推理(2020)
  3. Ibrahim Abdelaziz,Julian Dolby,James P.McCusker,Kavitha Srinivas:Graph4代码:代码的机器可解释知识图(2020)阿尔十四
  4. Luigi Bellomarini,Georg Gottlob,Emanuel Sallinger:Vadalog系统:基于数据日志的知识图推理(2020)阿尔十四
  5. 江云城:语义计算的形式化模型(2019)
  6. Joana M.F.da Trindade,Konstantinos Karanasos,Carlo Curino,Samuel Madden,Julian Shun:Kaskade:高效图形分析的图形视图(2019)阿尔十四
  7. 利昂,尼古拉;阿洛卡,卡罗;阿尔维亚诺,马里奥;卡利梅里,弗朗西斯科;Civili,Cristina;Costable,Roberta;佛罗伦萨,Alessio;Fuscá,Davide;Germano,Stefano;Laboccetta,Giovanni;Cuteri,Bernardo;Manna,Marco;Perri,Simona;Reale,Kristian;Ricca,Francesco;Veltri,Pierfrancesco;Zangari,杰西卡:增强大规模推理的DLV(2019)
  8. Li,Feng Lin;Chen,Weijia;Huang,Qi;Guo,Yikun:AliMe KBQA:电子商务客户服务结构化知识问答(2019)
  9. Motik,Boris;Nenov,Yavor;Piro,Robert;Horrocks,Ian:重温数据日志实质性维护(2019年)
  10. 聂斌玲;孙寿倩:知识图的上下文相关表示(2019)
  11. Shih Yuan Yu,Sujit Rokka Chhetri,Arquimedes Canedo,Palash Goyal,Mohammad Abdullah Al-Faruque:Pykg2vec:用于知识图嵌入的Python库(2019)阿尔十四
  12. 王培义;刘洪涛;吴方钊;宋金铎;徐红艳;王文军:REKA:知识意识注意的关系提取(2019)
  13. Wu,Junsoung;Zhang,Richong;Deng,Ting;Huai,Jinpeng:基于远程监控的开放域数据命名实体识别(2019)
  14. 吴培云;张晓旺;冯志勇:知识库问答调查(2019)
  15. Zhang,Lei;Wu,Tianxing;Xu,Liang;Wang,Meng;Qi,Guilin;Sack,Harald:使用web资源的新兴实体发现(2019)
  16. 边,田;邓,勇:识别复杂网络中有影响力的节点:节点信息维方法(2018)
  17. 陈立伟;冯燕松;黄松芳;罗炳峰;赵东燕:关系抽取的隐含关系需求编码:联合推理方法(2018)
  18. Kaminski,Mark;Kostylev,Egor V.:弱设计SPARQL的复杂性和表现力(2018)
  19. 王晨光;宋阳秋;李浩然;张明;韩佳伟:基于异构信息网络的文本相似度无监督元路径选择(2018)
  20. Zaniolo,Carlo;Gao,Shi;Atzori,Maurizio;Chen,Muhao;Gu,Jiaqi:基于历史知识库的用户友好时间查询(2018)