境外开放课程——按学科专业列表
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Is data sharing the privilege of a few? Bringing Linked Data to those without the Web[数据共享是少数人的特权吗?将数据链接到那些没有网络的人]
  Stefan Schlobach(阿姆斯特丹自由大学) 链接数据是在文档网络的基础上设计的，由拥有访问Web技术特权的个人推动。因此，Web承载的应用程序和数据服务器已成为建立数据共享平台的事实标准。但是，估计有...
热度：58

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An Empirical Study of Vocabulary Relatedness and Its application to Recommender Systems[词汇关联性的实证研究及其在推荐系统中的应用]
  Gong Cheng(南京大学) 当成千上万的词汇被不同的权威机构发布在语义网上时，一个问题出现了，它们是如何相互联系的。现有工作主要分析了它们的相似性。本文从语义关联性、词汇内容相似...
热度：51

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Creating and Using Organisational Semantic Webs in Large Networked Organisations[在大型网络组织中组织语义网的创建和使用]
  Sam Chapman(谢菲尔德大学) 现代知识管理是建立在动态社区的协调基础上的，动态社区根据定制的模式获取和共享知识。然而，尽管支持本体论视图的独立性，但这些社区还必须能够与组织的其他成...
热度：39

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Semplore: An IR Approach to Scalable Hybrid Query of Semantic Web Data[Semplore：语义网的数据可扩展混合查询的方法]
  Lei Zhang(IBM公司) 语义Web作为对当前Web的扩展，不仅包含具有机器可理解语义的结构化数据，还包含文本信息。虽然结构化查询可以用于在语义Web上更精确地查找信息，但仍然需要关键...
热度：62

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Discovering Simple Mappings Between Relational Database Schemas and Ontologies[在关系数据库模式和本体之间发现简单的映射]
  Yuzhong Qu(东南大学) 随着语义网络的发展，本体也随之激增。然而，Web上的大多数数据仍然存储在关系数据库中。因此，在关系数据库和本体之间建立互操作性对于创建一个数据网络非常重...
热度：46

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combiSQORE: An Ontology Combination Algorithm[combiSQORE:本体组合算法]
  Rachanee Ungrangsi(西那瓦国际大学) 语义Web应用程序的自动知识重用给本体搜索带来了一些挑战。现有的本体检索系统只返回相关的单个本体的冗长列表，这可能无法完全覆盖指定的用户需求。因此，对一...
热度：30

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Introduction to Neon[介绍了霓虹灯]
  Rudi Studer(卡尔斯鲁厄理工学院) Neon是一个1470万欧元的项目，涉及14个欧洲合作伙伴，由欧盟委员会第六个框架计划共同资助，拨款编号为IST-2005-027595。霓虹灯始于2006年3月，持续4年。我们的...
热度：58

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A method for recommending ontology alignment strategies[一种推荐本体对齐策略的方法]
  Patrick Lambrix(林雪平大学) 在不同的领域，本体已经被开发出来，其中许多本体包含重叠的信息。因此，我们通常希望能够使用多个本体。为了获得良好的结果，我们需要找到不同本体中术语之间的...
热度：43

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Ontology Engineering Design Patterns[本体工程设计模式]
  Aldo Gangemi(认知科学与技术研究所) 基于Asun在这里的演示，Aldo将专注于本体设计。尤其是，ALDO将设计模式的软件工程概念应用到本体的设计中。本课程将让参加者深入了解好的和坏的本体设计之间的差...
热度：40

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CLOnE: Controlled Language for Ontology Editing [CLOnE: 用于本体编辑的受控语言]
  Adam Funk(谢菲尔德大学) 本文介绍了一种用于本体编辑的受控语言，以及一种部分基于标准NLP工具的软件实现，用于处理该语言和操作本体。对于给定的本体，对输入语句进行确定性和组合分析...
热度：38

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The Watson plugin for the Neon toolkit[用于霓虹灯工具包的“华森”插件]
  Mathieu d’Aquin(英国开放大学) Watson是一个语义Web网关。与Web上的seacrh引擎类似，Watson收集、分析和索引语义文档（在RDF、OWL、DAML+OIL中），以便为智能应用程序提供对该语义数据的各种访...
热度：45

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Web Content Mining with Human Language Technologies: Concept-Instance Relation Extraction from Simple Noun Sequences Using a Full-Text Search Engine[基于人类语言技术的网络内容挖掘：利用全文搜索引擎从简单名词序列中提取概念实例关系]
  Asuka Sumida(石川工业大学)
热度：16

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Workshop: Conceptual Search: Incorporating Geospatial Data Into Semantic Queries[研讨会：概念搜索：将地理空间数据转换为语义查询]
  William Kammersell(BBN技术公司)
热度：42

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Interview with Tom Gruber[Tom Gruber访谈录]
  Davor Orlič;Tom Gruber(真实旅行公司) **Tom Gruber是扩展人类智能技术的创新者。**在计算机中介学习和人工智能的早期工作基础上，他专注于为集体智能创造环境。我们在2006年在美国佐治亚州雅典举行的...
热度：31

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Semantic Web Rules with Ontologies, and their E-Services Applications[本体语义网规则和它们的电子服务应用]
  Benjamin Grosof(麻省理工学院) 规则是语义网的一个主要新兴领域。在过去的三年中，语义Web规则的几个方面都取得了重大进展。这包括基础知识表示形式的激动人心的发展，以及规则与本体集成的进...
热度：39