Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống
1
/ 24 trang
THÔNG TIN TÀI LIỆU
Thông tin cơ bản
Định dạng
Số trang
24
Dung lượng
1,07 MB
Nội dung
1
HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG
Đỗ Thị Hằng
NGHIÊN CỨUỨNGDỤNGCHUẨN QUẢN LÝ
TÀI NGUYÊNTRONGDOANHNGHIỆP
Chuyên ngành: Truyền dữ liệu và Mạng máy tính
Mã số: 60.48.15
TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT
NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS. HÀ HẢI NAM
HÀ NỘI - 2011
2
MỞ ĐẦU
Sự bùng nổ của công nghệ thông tin đã dẫn đến nhu cầu cần chia sẻ dữ liệu của con người. Dữ liệu
được chia sẻ giữa các cá thể, cơ quan, tổ chức hay quốc gia với nhiều hình thức khác nhau.
Mặc dù nguồn thông tin được chia sẻ hiện nay là rất lớn, đặc biệt là các nguồn thông tin được chia sẻ
trên Internet. Tuy nhiên để truy vấn và tìm kiếm được những thông tin cần thiết trên kho dữ liệu khổng lồ
này là vấn đề rất khó khăn và đang được các nhà khoa học đặc biệt quan tâm nghiên cứu.
Chúng ta có thể nhận thấy, hầu hết những dữ liệu thật sự quantrọng vẫn còn được che dấu bên dưới
các ứng dụng. Có nhiều lý do dẫn đến khó khăn trong vấn đề chia sẻ dữ liệu. Trong đó những nguyên nhân
chúng ta thường gặp như sau:
Semantic Web (Web ngữ nghĩa) là thế hệ mở rộng của Web hiện tại được đưa ra bởi Tim Berners-
Lee vào năm 1998. Semantic Web là một công cụ để con người cũng như máy tính sử dụng để biểu diễn
thông tin. Semantic Web là một dạng dữ liệu được tổ chức khoa học trên Web. Khác với các dạng dữ liệu
được trình bày trong HTML, dữ liệu trong Semantic Web được đánh dấu, phân lớp, mô hình hóa, được bổ
sung thêm các thuộc tính, các mối liên hệ… theo các lĩnh vực cụ thể, qua đó giúp cho các phần mềm máy
tính có thể hiểu được dữ liệu, trao đổi dữ liệu với nhau và tự động xử lý được những dữ liệu được giao cho.
Một số ứngdụng dựa trên ngữ nghĩa như: phát triển các chuẩn công nghệ chung để biểu diễn thông
tin và cho phép máy tính có thể hiểu được một số thông tin trên Web, hỗ trợ tìm kiếm thông minh hơn, hỗ trợ
việc khám phá, tách chiết thông tin, tích hợp dữ liệu và tự động hóa một số công việc thay cho con người.
Với nhu cầu tìm kiếm thông tin một cách nhanh chóng và chính xác, luận văn đã xây dựng một hệ
lưu trữ thông tin quảnlý của một doanhnghiệp dưới dạng RDF data và một web browser để truy xuất tới
nguồn dữ liệu RDF đó với mục đích tìm kiếm và quảnlý thông tin.
Cấu trúc nội dung luận văn bao gồm các phần sau:
Chương 1: Giới thiệu vấn đề quảnlýtàinguyên với chuẩn dữ liệu meta
Chương này giới thiệu về siêu dữ liệu và vấn đề quảnlý siêu dữ liệu
Chương 2: Cơ sở lý thuyết
Chương này trình bày cơ sở lý thuyết về các chuẩn dữ liệu meta, ngôn ngữ truy vấn SPARQL
Chương 3: Ứngdụngquảnlýtàinguyên
Chương này giới thiệu một hệ lưu trữ thông tin quảnlý của một doanhnghiệp dưới dạng RDF data
và một web browser để truy xuất tới nguồn dữ liệu RDF đó.
Chương 1 – VẤN ĐỀ QUẢNLÝTÀINGUYÊN VỚI CHUẨN DỮ LIỆU META
3
1.1 Đặt vấn đề
Với sự phát triển ngày càng nhiều các nguồn tin điện tử, siêu dữ liệu trở nên quantrọng và có nhiều
dạng khác nhau, từ mô tả đến quản trị nguồn. Ngày nay, có nhiều sơ đồ siêu dữ liệu khác nhau được phát
triển và sử dụng trên thế giới. Yếu tố siêu dữ liệu Dublin Core là một trong tiêu chuẩn siêu dữ liệu được
nhiều tổ chức quan tâm đang ngày càng trở nên phổ biến trong việc tạo lập tài liệu điện tử và hỗ trợ tìm kiếm
hiệu quả thông tin. Siêu dữ liệu vẫn còn là vấn đề mới đối với Việt Nam, chúng ta cần phải quan tâm nghiên
cứu, phát triển và ứngdụng siêu dữ liệu trong quá trình phát triển các nguồn tin điện tử. Ứngdụng siêu dữ
liệu sẽ giúp chúng ta có những công cụ tìm kiếm trên Web đảm bảo tính chính xác, phù hợp với yêu cầu hơn.
1.2 Siêu dữ liệu
1.2.1 Định nghĩa
Định nghĩa đơn giản thì Metadata là dữ liệu để mô tả dữ liệu. Metadata cung cấp thông tin về dữ liệu
khác và thông tin được quảnlýtrong các hệ thống, phần mềm trung gian và các ứng dụng.
Trong cơ sở dữ liệu, metadata là các dạng biểu diễn khác nhau của các đối tượng trong cơ sở dữ liệu.
Trong cơ sở dữ liệu quan hệ thì metadata là các định nghĩa của bảng, cột, cơ sở dữ liệu, view và nhiều đối
tượng khác. Trong kho dữ liệu, metadata là dạng định nghĩa dữ liệu như: bảng, cột, một báo cáo, qui trình
nghiệp vụ
1.2.2 Các level cơ bản về cách sử dụng siêu dữ liệu
Level 1: Đây là cách sử dụng cơ bản nhất, ví dụ trong hệ quản trị CSDL thì metadata sẽ chứa thông
tin các table, các index, package…
Level 2: Cách sử dụng này dùng để định nghĩa các qui trình nghiệp vụ, mô hình hóa dữ liệu trong
một tổ chức. Ví dụ mapping dữ liệu từ CSDL thật thành các Object, lược đồ hoạt động UML,
Pageflow của các trang web…
Level 3: Là cầu nối giữa các qui trình nghiệp vụ với dữ liệu metadata bên dưới. Ví dụ trong
framework ADF Oralce (Application Development Framework) thì
Tầng Model và Bussiness Component dùng để mô hình hóa dữ liệu, vẽ các lược đồ quan hệ,
qui trình nghiệp vụ của một ứngdụng
Tầng View dùng để hiển thị giao diện cho người dùng sử dụng các công nghệ XML và
HTML (1 hình thức của Metadata), JSF, JSP, Faces Core
Tầng Controller dùng để kết nối tầng Model và View thông qua 1file meta-inf của ứng dụng:
DataBindings.xml, hibernate.xml ( có thể hiểu là các file config chuẩn)
Level 4: Cách sử dụng cao hơn nữa là sử dụng metadata để biểu thị các lược đồ Use case dành cho
việc quảnlý các nghiệp vụ. Ví dụ đơn giản là ứngdụng Workflow cho quảnlý luồng công viêc.
Workflow thực chất là tập các thao tác, hành động được thực thi tự động theo lập trình ứng dụng.
4
Level 5: Metadata ở mức này được hiểu như là cách quảnlý dữ liệu dùng cho việc trích xuất báo
cáo, đánh giá 1 tiêu chí nào đó (rủi ro, lỗi, xu hướng ) hoặc dùng cho việc tích hợp các ứngdụng
của các nền tảng khác nhau (tích hợp dữ liệu, tích hợp qui trình nghiệp vụ, tích hợp bảo mật), ví dụ
như sử dụng BPEL4WS là một cách dùng mới trong SOA của Oracle, Microsoft, IBM…
Hình 1.1: Mô hình sử dụng metadata
1.2.3 Các loại siêu dữ liệu
1.2.3.1 Business metadata
Dùng để biểu diễn cho việc mô hình hóa dữ liệu, mapping dữ liệu từ Database thành các Object (sử
dụng các công nghệ như EJB, Hibernate…)
1.2.3.2 Technical metadata
Định nghĩa cấu trúc của hệ thống IT, ứng dụng, CSDL, Data Warehouse…, technical metadata được
bắt nguồn từ các siêu dữ liệu nghiệp vụ, các hàm, các chức năng.
1.2.4 Sources của siêu dữ liệu
Các hệ thống vận hành
Phần mềm trung gian
Các hệ cơ sở dữ liệu
Các ứngdụng
5
Data Warehouse
BI reporting tools
1.2.5 Quảnlý siêu dữ liệu
Việc quảnlý siêu dữ liệu được thực hiện trong một chu trình. Đó là cách tạo, nhận, lưu trữ và quản
lý giúp cho việc giảm xung đột và dư thừa. Mặt khác đó cũng chính là cách sử dụng của metadata trong từng
trường hợp cụ thể của mỗi ứng dụng, hệ thống.
Hình 1.2 Mô tả các phần chính của quá trình quảnlý siêu dữ liệu trong chu trình
Hình 1.2: Quá trình quảnlý siêu dữ liệu
6
Chương 2 – CƠ SỞ LÝ THUYẾT
2.1 Các chuẩn dữ liệu meta
2.1.1 Dublin Core Metadata
2.1.1.1 Giới thiệu
Dublin Core Metadata là một trong những sơ đồ yếu tố siêu dữ liệu phổ biến và được nhiều người
biết đến
2.1.1.2 Dublin Core Metadata bao gồm 15 yếu tố sau:
1. Nhan đề (Title)
2. Tác giả (Creator)
3. Chủ đề (Subject)
4. Tóm tắt (Description)
5. Nhà xuất bản (Publisher)
6. Tác giả phụ (Contributor)
7. Ngày tháng (Date)
8. Loại (kiểu) (Type)
9. Khổ mẫu (Format
10. Định danh (Identifier)
11. Nguồn (Resource)
12. Ngôn ngữ (Language)
13. Liên kết (Relation)
14. Diện bao quát (Coverage)
15. Bản quyền (Right)
7
2.1.2 ISO/IEC 11179
ISO/IEC 11179 (hay còn gọi là ISO/IEC 11179 Metadata Registry (MDR)) là 1 tiêu chuẩn quốc tế
cho việc mô tả metadata trong Metadata Registry
2.1.2.1 Mục đích:
Các tổ chức thường muốn trao đổi dữ liệu một cách nhanh chóng và chính xác giữa các hệ thống sử
dụng công nghệ tích hợp ứngdụng . Khi 1 transaction kết thúc, dữ liệu được lưu trữ vào data warehouse và
các hệ thống logic nghiệp vụ dùng để phân tích dữ liệu
ISO/IEC 11179 là một tiêu chuẩn siêu dữ liệu: điều khiển trao đổi dữ liệu trong một môi trường
không đồng nhất, dựa trên định nghĩa chính xác của dữ liệu.
2.1.2.2 Cấu trúc của ISO/IEC 11179 Metadata registry
ISO / IEC 11179 là kết quả của hai yếu tố cơ bản lý thuyết ngữ nghĩa, kết hợp với lý thuyết mô hình
hóa dữ liệu.
a) Lý thuyết ngữ nghĩa:
1. Từ đồng nghĩa
2. Quan hệ giữa nội dung và thể hiện
b) Lý thuyết mô hình hóa dữ liệu: đó là quan hệ của Lớp (Class) và các đặc trưng (characteristic)
2.1.2.3 Mô hình cơ bản của Data Element
Trong ISO/IEC 11179 data element được chia thành hai phần:
Data Element Concept: (DEC) nội dung được biểu diễn trong các thể hiện của thành phần dữ liệu
(data element)
Representation: mô tả các kiểu dữ liệu, giá trị, các thuộc tính…
Trong lý thuyết mô hình hóa dữ liệu thì Data Element được định nghĩa như sau:
Object class
Property
8
Hình 2.1 Mô hình cơ bản của Data Element
2.1.3 RDF
RDF là một chuẩndùng để mô tả thông tin do W3C đưa ra nhằm tạo ra các metadata.
2.1.3.1 Tổng quan RDF
Khung mô tả tàinguyên RDF là một ngôn ngữ siêu dữ liệu, cho phép biểu diễn dữ liệu trên Web và
cung cấp một mô hình để mô tả, tạo các mối quan hệ giữa các tài nguyên. RDF định nghĩa một nguồn tài
nguyên (Resource) như một đối tượng bất kỳ có khả năng xác định duy nhất bởi một URI. Mỗi nguồn tài
nguyên đều có các thuộc tính và được xác định kiểu dữ liệu tương ứng.
Hình 2.2: Mô hình RDF
2.1.3.2 Các khái niệm cơ bản
Namespace và cách khai báo
Khai báo namespace: việc khai báo namespace giúp cho giúp cho tài liệu RDF ngắn ngọn và dễ đọc
hơn đối với người thiết kế.
Cú pháp khai báo một Namespace theo W3C:
NSAttName ::= PrefixedAttName| DefaultAttName
PrefixedAttName ::= 'xmlns:' NCName
DefaultAttName ::= 'xmlns'
NCName ::= Name - (Char* ':' Char*)
Qualified name và cách sử dụng
Qualified name (QName) bao gồm một tiếp đầu ngữ đã được gán trước đó bởi một URI theo sau là
dấu ‘:’ và tên cục bộ.
Cách định nghĩa một QName:
QName::= (Prefix ':')? LocalPhần
Prefix::= NCName
LocalPhần::= NCName
Cách dùng QName đối với kiểu dữ liệu là element
9
STag::= '<' QName (S Attribute)* S?'>’
ETag::= '</' QName S? '>'
EmptyElemTag::= '<' QName (S Attribute)* S?'/>'
Bộ ba RDF (RDF Triple)
Thông tin biểu diễn theo mô hình RDF là một phát biểu (Statement) ở dạng cấu trúc bộ ba (Triple),
nó gồm ba thành phần cơ bản (Subject, Predicate, Object):
Subject chỉ đối tượng đang được mô tả đóng vai trò là chủ thể.
Predicate (hay Property) là kiểu thuộc tính hay quan hệ.
Object là giá trị thuộc tính hay đối tượng của chủ thể đã nêu. Object có thể là một giá trị nguyên thủy
(Literal) như số nguyên, chuỗi, ngày hoặc cũng có thể là một tài nguyên.
Literal
Literal được sử dụng để biểu diễn các giá trị như con số, ngày tháng, chuỗi…Bất kỳ điều gì có thể
biểu diễn bởi một giá trị Literal thì cũng có thể biểu diễn dưới dạng một URI. Một Literal có thể là một
Object của một phát biểu, nhưng không thể là một Subject hay Predicate.
Literal có hai kiểu sau: Plain Literal hay Typed Literal.
2.1.3.3 Cú pháp RDF/XML
Cú pháp RDF/XML cơ bản
Mô hình RDF thể hiện một mô hình ở mức trừu tượng để định nghĩa metadata. Cú pháp RDF được
dùng để tạo ra và trao đổi metadata. Cấu trúc RDF dựa trên XML.
Các ví dụ minh họa
Ví dụ 1: Xét phát biểu sau:
http://www.example.org/index.html has a creation-date whose value is August 16, 1999
được biểu diễn dưới dạng đồ thị như sau:
Có thể được viết dưới dạng triple như sau:
ex:index.html exterms:creation-date “August 16, 1999”.
10
Cú pháp RDF/XML biểu diễn phát biểu trên như sau:
1. <?xml version="1.0"?>
2. <rdf:RDF xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#"
3. xmlns:exterms="http://www.example.org/terms/">
4. <rdf:Description rdf:about="http://www.example.org/index.html">
5. <exterms:creation-date>August 16, 1999</exterms:creation-date>
6. </rdf:Description>
7. </rdf:RDF>
RDF Container
Để mô tả tập hợp của nhiều đối tượng như một quyển sách được viết bởi nhiều tác giả, danh sách các
học viên trong một khóa học, RDF cung cấp nhiều kiểu và nhiều thuộc tính tích hợp sẵn giúp chúng ta mô
tả được những tập như vậy, trong đó có kiểu khai báo container, dùng để lưu danh sách các tàinguyên hoặc
các kiểu giá trị. Các phần tử của một container có thể là các tàinguyên URI (có thể là blank nodes) hay là
các giá trị literals
RDF định nghĩa 3 loại đối tượng container: Bag, Sequence và Alternative
Bag: là danh sách không có thứ tự của các tàinguyên hoặc các giá trị. Bag cho phép các giá trị có thể
trùng lặp nhau
Sequence: là danh sách có thứ tự của các tàinguyên hoặc các giá trị, chẳng hạn dùng Sequence để
lưu trữ các giá trị theo thứ tự bảng chữ cái. Sequence cho phép những giá trị có thể trùng lặp nhau
Alternative: là một danh sách các tàinguyên hoặc các giá trị, được dùng để biểu diễn các giá trị lựa
chọn của một thuộc tính
RDF Collection
RDF Collection cho phép khai báo một tập hợp đóng, tương tự một danh sách, có phần tử đầu (rdf:first),
phần tử kế (rdf:rest) và phần tử cuối (rdf:nil).
RDF Schema
RDFS (RDF - Schema) là một ngôn ngữ Ontology được phát triển ở tầng trên của RDF. RDF-
Schema là một phiên bản mở rộng của RDF được bổ sung thêm các tập từ vựng để hỗ trợ cho việc xây dựng
các Ontology được dễ dàng. Ngoài tính năng biểu diễn thông tin ở dạng bộ ba (Triple) như RDF, RDFS còn
được xây dựng để hình thành nên ngữ nghĩa cho thông tin, làm cơ sở để xây dựng các công cụ tìm kiếm ngữ
nghĩa.
Bảng 2.2: Các lớp trong RDF/RDFS
Tên lớp Chú thích
rdfs:Resource Lớp tài nguyên. Tất cả những gì được mô tả bằng biểu thức
RDF đều là tàinguyên và là thể hiện của lớp rdfs:Resource.
[...]... cho phép một ứngdụng để thực hiện các truy vấn có liên quan đến thông tin từ nhiều hơn một đồ thị Khi truy vấn một tập hợp các đồ thị, từ khóa GRAPH được sử dụng để đối sánh các mẫu bộ ba trên các đồ thị được đặt tên GRAPH có thể cung cấp một URI để lựa chon một đồ thị hoặc sử dụng một biến chỉ các URI trong truy vấn RDF dataset Chương 3: ỨNGDỤNGQUẢNLÝTÀINGUYÊN 3.1 Mô tả ứngdụngTrong chương... văn giới thiệu một ứngdụng minh họa cho việc xây dựng và lưu trữ dữ liệu RDF trong hệ quản trị CSDL quan hệ và truy vấn dựa trên ngữ nghĩa 15 Ngữ cảnh đặt ra là xây dựng một hệ lưu trữ thông tin quản lý của một doanhnghiệp bao gồm: thông tin nhân viên, khách hàng, đơn đặt hàng, dưới dạng RDF data và một web browser để truy xuất tới nguồn dữ liệu RDF đó với mục đích tìm kiếm và quảnlý thông tin Bài... 2.2 Truy vấn dữ liệu trong RDF 2.2.1 Giới thiệu Khung ứngdụng RDF được xem là công cụ để mô tả thông tin về các tàinguyên cho Web ngữ nghĩa một cách linh động RDF có thể được sử dụng để biểu diễn thông tin cá nhân, mạng xã hội, siêu dữ liệu về tàinguyên số cũng như để cung cấp một phương tiện tích hợp các nguồn thông tin hỗn tạp Với một nguồn tàinguyên phong phú và lớn như thế, làm thế nào để chúng... KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 1 Đánh giá kết quả nghiêncứu 1.1 Các kết quả đạt được Luận văn đã trình bày cơ sở lý thuyết về RDF và ngôn ngữ truy vấn dữ liệu SPARQL để làm cơ sở cho việc xây dựng một hệ lưu trữ thông tin quản lý của một doanhnghiệp dưới dạng RDF data và một web browser để truy xuất tới nguồn dữ liệu RDF đó với mục đích tìm kiếm và quảnlý thông tin một cách hiệu quả 1.2 Hạn chế Do vấn... quả câu truy vấn Web Browser Xử lý truy vấn RDF Views SPARQL Câu truy vấn được xử lý Virtuoso Engine Thi hành câu truy vấn Data Provider Service Hình 3.6: Quy trình xử lý câu truy vấn Chi tiết các giao thức của ứngdụng bao gồm: client được xây dựng từ ASP.NET sẽ giao tiếp với Virtuoso thông qua driver ADO.NET Provider được cung cấp bởi Virtuoso Lược đồ tuần tự của ứngdụng được mô tả như hình 3.7: 20... chính và khóa phụ vào trong IRI Gán mỗi predicate IRI tới từng cột Gán rdf:type predicate cho tưng dòng và link tới lớp RDF tương ứng 18 Hình 3.4: Kết quả mapping Customer table tới RDF Entity Đóng gói thành package và thực thi trong engine của Virtuoso Hình 3.5: Tool rdf_mapper của Virtuoso 19 3.4 Cài đặt và thực thi chương trình Quy trình xử lý câu truy vấn của ứngdụng thể hiện trong hình 3.6 Hiển... Cú pháp của câu truy vấn Các giá trị được đặt trong dấu ‘’ dùng để chỉ một định danh URI Các giá trị được đặt trong dấu (“”) là các giá trị literal Biến trong ngôn ngữ truy vấn có giá trị toàn cục Biến thường bắt đầu với kí tự ‘?’ Đôi khi người ta cũng sử dụng kí tự ‘$’ để chỉ một biến, để chỉ rằng nơi mà hệ thống sử dụng ‘?’ như là một ký tự thay thế Trong một câu truy vấn, $abc và ?abc đều là biến... có thể sử dụng dấu “,” để ngăn cách các object ?x foaf:nick “Alice” , “Peter” Các viết trên tương tự với cách viết: ?x foaf:nick “Alice” ?x foaf:nick “Peter” 2.2.4.3 Blank node: Một blank node chỉ được sử dụng một lần trong câu truy vấn có thể được viết tắt bằng cách sử dụng “[]” [] :p “v” [ :p “v” ] 2.2.4.4 RDF Collections: 14 RDF collection có thể được viết trong các triple pattern sử dụng dấu... chính: tạo dữ liệu (gồm xây dựng lược đồ RDF từ CSDL quan hệ- cơ chế mapping), xử lý dữ liệu (dùng Engine của Virtuoso hỗ trợ), xem kết quả và khai thác dữ liệu (demo sử dụng truy vấn SPARQL) 3.2 Môi trường triển khai ứngdụng Có rất nhiều framework RDF như: 3.2.1 Jena Là một Java framework cho việc xây dựng các ứngdụng web ngữ nghĩa Jena cung cấp môi trường lập trình cho RDF, RDFS, OWL và SPARQL... ra một hướng nghiêncứu cho hiện trạng và nhu cầu truy vấn dữ liệu hiện nay Kết quả đạt được trên đây chỉ là kết quả nghiêncứu ban đầu trong khuôn khổ phạm vi của luận văn Các hướng giải quyết chỉ mang tính chất tham khảo nên có nhiều điểm chưa tối ưu và cần phải được hoàn thiện hơn Các hạn chế, các vấn đề cần phải được khắc phục, bổ sung và hoàn thiện hơn cũng là những vấn đề được nêu trong mục tiếp . CHÍNH VIỄN THÔNG
Đỗ Thị Hằng
NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG CHUẨN QUẢN LÝ
TÀI NGUYÊN TRONG DOANH NGHIỆP
Chuyên ngành: Truyền dữ liệu và Mạng. thị hoặc sử dụng một biến chỉ
các URI trong truy vấn RDF dataset.
Chương 3: ỨNG DỤNG QUẢN LÝ TÀI NGUYÊN
3.1 Mô tả ứng dụng
Trong chương
Hình 1.1
Mơ hình sử dụng metadata (Trang 4)
Hình 1.2
Mô tả các phần chính của quá trình quản lý siêu dữ liệu trong chu trình (Trang 5)
b
Lý thuyết mơ hình hóa dữ liệu: đó là quan hệ của Lớp (Class) và các đặc trưng (characteristic) (Trang 7)
Hình 2.1
Mơ hình cơ bản của Data Element (Trang 8)
Bảng 2.3
Các thuộc tính trong RDF/RDFS (Trang 11)
Bảng 3.2
Customer (Trang 15)
hi
ết kế cơ sở dữ liệu gồm các bảng như sau: (Trang 15)
Bảng 3.3
Order (Trang 16)
Hình 3.4
Kết quả mapping Customer table tới RDF Entity (Trang 18)
uy
trình xử lý câu truy vấn của ứng dụng thể hiện trong hình 3.6 (Trang 19)
Hình 3.7
Lược đồ tuần tự của ứng dụng (Trang 20)
Hình 3.8
Kết quả Get Graph (Trang 21)
Hình 3.9
Kết quả Get Types (Trang 22)
Hình 3.10
Kết quả Get Items (Trang 22)