开题框架/思路梳理

如何将POSC中EXPRESS各种约束映射为本体中的约束、公理或函数？

结合OWL中的公理、约束、函数是如何实现对OWL中的那些要素实施约束的？如何实现公理、约束、函数对这些知识的组织、表示直到最后的注册？

如何从不同词表中抽取一些术语，例如你在FOAF中抽取了PERSON类或者它的属性？你在ORG或SUMO中也提取到了PERSON或者人的姓名，你如何知道它们是一个概念。

从POSC的epicentre中抽取约束。

文本、词表中如何抽取约束？

多词库抽取

特征提取

约束都有哪些类型，针对每类如何构建注册模型？

深入去研究MDR中有一个断言项，你要好好研究一下这个断言，看看它与谁发生联系，它主要是针对谁来定义这个断言，它能解决哪些约束类型？

总结：构建约束概念与概念的知识表示的概念系统模型，这个是概念世界的，再把这个映射为计算机世界的约束模型，考虑到mdr国际标准，我们重用它，假如没有这个国际标准就得我们自己构建了！有mdr我们就要研究透它，能不能满足我们的需求，如果不能，就扩充！

本质上

约束相关

相关文献

静态数据建模这块的规则如何建模？

FOAF、ORG等词表对于同一个概念的定义不同，具体应该采用什么标准？例如FOAF中对于组织的定义不同

其他

MDR中断言如何注册？

值域如何注册？

如何实现公理、约束、函数对这些知识的组织、表示直到最后的注册？

MDR

为什么要用这个方法？

互操作实现

有待解决问题

数据标准现状

约束注册现状

石油领域现状

国外

国内

MDR国内外现状及发展趋势

现状背景关键词围绕：信息孤岛、大数据时代、数字化转型、数字（智）油田

研究现状

选题意义

数智油田（王权老师讲座）

关键词

选题背景

选题来源

互操作

有助于数据集中管控

为高质量数据的应用提供一套标准的模型。

提高数据质量

标准化

MDR的研究可以对符号进行清晰的定义，便于用户理解术语将现实世界（事物）——概念世界（概念）——计算机世界（模型）逐步进行映射

MDR 给符号一个清晰的定义 以便于理解术语

MDR研究意义

选题目的

来源、背景、目的、意义

顶层标准词表

石油领域标准词表

标准词表

约束理论

石油领域词表注册

模型构建与系统设计

研究内容

整体框架图

( 1) 浏览: 浏览元数据注册系统包含的元素、元素用途、元数据元素集、编码体系、元数据元素集所有者、注册机构、命名空间、应用规范等; ( 2) 基础检索: 根据系统提供的基本检索字段来检索注册系统包含的元素、元素集、编码体系、元数据元素集所有者等，或者由用户直接键入检索词进行检索，支持全文检索; 浏览和基础检索是元数据注册系统应提供的基本功能。( 3) 高级检索/交叉检索: 提供多个检索字段 ( 如区分大小写、字符串匹配、注册机构等) 供用户自行制定检索策略，可进行精确检索或模糊检索; ( 4) 元数据创建或编辑工具:为用户提供元数据方案创建工具的下载和用户注册指南的浏览或下载，允许元数据创建者上载元数据，并提供注册测试页面; ( 5) 支持多语言: 为用户界面和用户查询提供多语言服务，根据用户选择的语言进行自动翻译，并呈现给用户。元数据注册系统应根据自身的需要制定多语言服务，如 TEL 元数据注册系统因其是为欧洲多个国家图书馆联合设计，所以必须支持这些国家的不同语言。目前，大多数注册系统仅支持一种语言且以英语为主; ( 6)SPAＲQL 查询: 为用户提供 SPAＲQL 查询界面，供用户查找所需信息; ( 7) 系统管理界面( Administration) : 提供使用管理界面，通常需要先登录才能使用该功能。

注册系统常见功能

P52

引用格式

勘探开发元数据注册系统

系统拟实现以下 6 个功能。 ①词表提取：通过导入 RDF 或 OWL 格式词表，提取其中的语义元数据信息。 ②词表映射：将语义元数据信息与词表语义注册模型相映射。 ③语义注册：将符合语义模型的语义元数据注册到系统模型中。 ④语义查询：对系统中的语义元数据进行查询。 ⑤词表溯源分析：对查询到的语义元数据提供来源。 ⑥系统模型可视化管理。 本课题拟采用 Python 语言或 Java 进行程序编写，实现对石油领域词表语义标准注册模型的管理及可视化。最后，依据该词表注册内容，拟构建石油领域本体进行验证。

师姐的

参考功能

分类方案

注册词表相似度分析

通过导入RDF或OWL格式词表，提取其中元数据的约束信息。

约束提取

系统模型可视化管理（大数据看板）

约束注册

概念域-值域注册

人员管理

机构信息

人员机构

系统概况

功能简介

系统简介

CD_VD注册

映射分析

主体内容

文章管理

文件管理

资源管理 

SPAＲQL 查询

基础检索

可视化

高级检索

信息检索

自己

已经确定的功能

功能实现

1.余弦相似度

2.欧氏距离

3.皮尔森相关系数

4.Jaacard相似系数

算法理论

对比

算法实践

相似度分析

K-邻近算法

朴素贝叶斯算法

分类

如何从不同词表中抽取一些术语，例如你在FOAF中抽取了PERSON类或者它的属性，你在ORG或SUMO中也提取到了PERSON或者人的姓名，你如何知道它们是一个概念。

采用 JENA 先进行自动解析，然后依据约束模型去选满足约束模型的顶层词汇和领域词汇。

SSM：spring+spring-mvc+mibatis

Java语言

后端

VUE

Echarts

Neo4j

大数据可视化面板

前端

主要框架java

前后端完全分离

为什么要选择这个算法、方法？

算法实现python

系统搭建

技术

技术路线

研究方案

成果预期

待定，要继续调研是否以前有人做过这块

创新点

难点

预期成果和创新点、难点

三个世界结合问题思维模型

三个世界本质模型

• 以解决问题为驱动，从三个世界模型考虑

逻辑思维

子主题

整体

• 系统思维-逻辑思维-溯源思维贯穿始终

• 针对要解决的问题，你构建了哪些模型，当然了主要是两类概念模型

重要理论/注意事项

704&1087-1

11179

25964

20943

相关标准

《基于XXXX注册模型研究》开题框架/思路梳理