《基於關聯數據的圖書館語義雲服務研究》是2016年12月南京大學出版社出版的圖書，作者是虞為。
基本介紹
- 中文名：基於關聯數據的圖書館語義雲服務研究
- 作者：虞為
- 出版社：南京大學出版社
- 出版時間：2016年12月
- 頁數：307 頁
- 定價：60 元
- 開本：16 開
- 裝幀：平裝
- ISBN：9787305178399
內容簡介,圖書目錄,
內容簡介
《基於關聯數據的圖書館語義雲服務研究》介紹了雲計算技術的發展和在圖書館研究中的套用。《基於關聯數據的圖書館語義雲服務研究》提出通過構建基於雲計算平台的圖書館服務，以關聯數據作為信息資源連線的手段和方法，通過語義分析和互聯，達到信息資源的融合，促進知識發現和創新。通過進行實驗論證，《基於關聯數據的圖書館語義雲服務研究》證明了基於關聯數據的圖書館雲服務的可行性和有效性。
圖書目錄
第一章 雲服務概述
1．1 雲服務的概念
1．1．1 雲服務的定義
1．1．2 雲服務的層次結構
1．1．3 雲服務的部署分類
1．2 雲服務的特徵
1．2．1 雲服務的技術特徵
1．2．2 雲服務形式特徵
1．2．3 雲服務和其他技術服務的區別
1．3 雲服務的套用
1．4 雲服務的產業發展
1．4．1 套用市場分析
1．4．2 受關注的五大方面
1．4．3 雲服務的套用衍生
1．5 雲服務的發展歷史
1．5．1 雲計算發展時刻表
1．5．2 雲服務發展分析
1．5．3 中國的雲服務技術發展
參考文獻
第二章 雲服務關鍵技術
2．1 Google雲計算技術
2．1．1 MapReduce技術
2．1．2 GFS技術
2．1．3 Bigtable技術
2．2 Amazon雲計算技術
2．2．1 Amazon EC2
2．2．2 Elastic Block Store（EBS）
2．2．3 S3
2．2．4 SimDleDB
2．2．5 Dynamo平台
2．3 其他雲計算平台
2．3．1 開源雲計算平台
2．3．2 雲計算平台套用
參考文獻
第三章 關聯數據概述
3．1 關聯數據基本概念
3．1．1 關聯數據的定義
3．1．2 關聯數據的發展
3．2 關聯數據的技術
3．2．1 關聯數據基本原則
3．2．2 URI技術
3．2．3 HTTP技術
3．2．4 XML技術
3．2．5 RDF技術
3．2．6 SKOS技術
3．2．7 OWL
3．2．8 關聯數據的創建和發布
3．3 關聯數據的套用研究
3．3．1 關聯數據的套用發展
3．3．2 關聯數據與語義網的研究
3．3．3 關聯數據的工具
3．3．4 語義網開發工具包Jena
3．3．5 關聯數據項目
參考文獻
第四章 圖書館與關聯數據
4．1 圖書館信息服務套用趨勢
4．2 關聯數據套用在圖書館中的優勢
4．2．1 圖書館數據面臨的問題
4．2．2 關聯數據的優點
4．3 語義網與圖書館
4．3．1 語義網的定義
4．3．2 語義網的優點
4．3．3 圖書館功能在語義網中的套用
4．3．4 受控詞表在語義網中的套用
4．3．5 語義網與數字圖書館
4．4 圖書館中的關聯數據
4．4．1 圖書館關聯數據中的數據集
4．4．2 圖書館關聯數據中的元數據元素集
4．4．3 圖書館關聯數據中的取值辭彙集
4．4．4 小結
4．5 圖書館關聯數據套用案例
參考文獻
第五章 圖書館語義雲服務構建
5．1 圖書館中的雲服務需求分析
5．2 相關的圖書館雲服務套用
5．2．1 OCLC雲服務
5．2．2 雲軟體
5．2．3 圖書館套用Amazon雲服務
5．2．4 圖書館套用G00gle雲服務
5．3 圖書館語義雲服務中的大數據
5．3．1 圖書館中的延時數據
5．3．2 圖書館中的實時數據
5．4 圖書館語義雲服務框架
5．4．1 快數據處理技術概述
5．4．2 語義雲服務框架
5．4．3 圖書館語義雲服務流程
5．5 圖書館語義雲服務的系統實現
5．5．1 雲計算平台的搭建
5．5．2 快數據處理框架構建
5．5．3 基於Spark的論文相似性快速檢測系統
5．5．4 執行速度實驗
5．5．5 軟聚類實驗
5．5．6 Spark平台上實驗
5．6 本章小結
參考文獻
第六章 基於關聯數據的圖書館雲服務
6．1 圖書館數據關聯匹配服務
6．1．1 目前研究現狀
6．1．2 書目數據關聯匹配架構
6．1．3 書目數據關聯實現
6．1．4 小結
6．2 雲服務中圖書館關聯數據推薦服務
6．2．1 目前研究現狀
6．2．2 從實時新聞到圖書館館藏資源
6．2．3 思路和框架
6．2．4 技術與套用
6．2．5 實驗與討論
6．2．6 分析和討論
6．2．7 關聯數據的套用
6．2．8 小結
6．3 結論
參考文獻
附錄一 書目數據間的關聯匹配（Library to Amazon）（部分）
附錄二 DBpedia和書目數據的關聯匹配（DBpedia to Library）（部分）
附錄三 DBpedia和書目數據的關聯匹配（DBpedia to Amazon）（部分）
附錄四 書目數據推薦（新聞10條，書目前50條）
