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出版者:Addison-Wesley Professional

作者:Jack Park

出品人:

页数:640

译者:

出版时间:2002-07-16

价格:USD 44.99

装帧:Paperback

isbn号码:9780201749601

丛书系列:

图书标签:

XML
TopicMaps
知识管理
信息架构
数据建模
语义网
知识表示
信息检索
XML技术
数据组织
知识工程

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具体描述

XML Topic Maps (XTM) represent a powerful new tool for transforming the Web from a vast, chaotic sea of data into a highly usable information resource. XML Topic Maps is the first comprehensive, authoritative guide to this new technology. Edited by Jack Park, a leader of the XTM community, with contributions from leading members of the community, it covers every aspect of XML Topic Map creation and usage. Drawing on the XTM 1.0 standard, a complete XML grammar for interchanging Web-based Topic Maps, this book shows how XML Topic Maps can be utilized as an enabling technology for the new "Semantic Web," in which information is given well-defined meaning, making it possible for computers and people to cooperate more effectively than ever before. Coverage includes: creating, using, and extending XML Topic Maps; ontological engineering; and the use of XML Topic Maps to create next-generation knowledge representation systems and search tools. Park shows how to use Topic Maps to visualize data; how Topic Maps relate to RDF and semantic networks; and finally, how Topic Maps presage a profound paradigm shift in the way information is represented, shared, and learned on the Internet -- and everywhere else. For every Web designer, developer, and content specialist concerned with delivering and sharing information in more useful and meaningful forms.

《XML Topic Maps》：知识组织与语义互联的基石本书并非一本探讨XML话题地图（Topic Maps）这一特定技术格式本身演变历程或其底层实现细节的详尽手册。相反，它将带领读者深入理解XML Topic Maps作为一种强大的知识组织与语义互联框架所蕴含的核心思想、理论基础及其在实际应用中所能实现的巨大潜力。我们并非聚焦于“如何”构建Topic Maps，而是着重于“为何”以及“能做什么”——即Topic Maps如何能够革新我们对信息、知识和数据进行管理、发现与共享的方式。在信息爆炸的时代，海量数据以前所未有的速度产生并累积，如何有效地组织、导航、检索和理解这些信息，已成为一项严峻的挑战。传统的目录结构、数据库模式以及简单的链接关系，往往难以捕捉信息之间复杂的语义关联，无法提供真正意义上的知识导航。XML Topic Maps应运而生，它提供了一种超越传统范式的、基于“主题”的知识组织模型。与文档的结构化不同，Topic Maps关注的是“事物”及其之间的关系，为构建真正具有语义内涵的知识网络提供了坚实的基础。本书将首先勾勒出Topic Maps所处的知识管理时代背景，探讨现有信息组织方法面临的局限性，从而引出Topic Maps所提供的全新视角。我们将详细阐述Topic Maps的核心概念，包括主题（Topics）、关联（Associations）、基数（Characteristics）和作用域（Scopes），并深入剖析这些概念如何协同工作，以表达丰富而精确的语义。例如，我们将不仅仅停留在“主题A与主题B有关联”的简单陈述，而是会探讨如何精确定义这种关联的类型（如“作者”、“包含”、“属于”等），如何为关联添加属性（如“出版日期”、“版本号”等），以及如何利用作用域来区分在不同上下文或视角下的相同语义。理论层面，我们将追溯Topic Maps的设计哲学，探讨其与本体论（Ontologies）、语义网（Semantic Web）等相关概念的内在联系与区别。Topic Maps并非试图去构建一个完整的、全局性的本体，而是提供了一种更加灵活、可扩展的框架，允许在特定的领域内或跨领域构建互联的知识图谱。我们将分析Topic Maps如何通过其强大的声明性语法，将抽象的知识概念具象化，并使其机器可读、可处理，从而为智能信息处理和知识挖掘奠定基础。本书的重点之一在于揭示Topic Maps在实际应用场景中的巨大价值。我们将通过一系列详实的案例分析，展示Topic Maps如何在复杂的信息资源管理、企业知识库构建、跨媒体内容整合、教育资源组织、科学文献导航以及遗产保护等领域发挥关键作用。例如，在企业知识库中，Topic Maps可以帮助组织连接分散在不同部门、不同系统中的信息，形成一个统一的、可导航的知识中心，让员工能够快速找到所需的信息、专家和解决方案。在科学研究领域，Topic Maps可以用于组织海量的学术论文、实验数据和研究项目，揭示它们之间的内在联系，加速知识的发现和创新。我们将特别关注Topic Maps如何赋能“语义互联”。这意味着信息不再仅仅是孤立的实体，而是通过清晰定义的语义关系相互连接，形成一个有机的整体。这种互联使得信息系统能够理解信息的含义，而不仅仅是文本的匹配。例如，当用户搜索“人工智能在医疗领域的应用”时，Topic Maps系统能够理解“人工智能”与“医疗”之间的“应用”关系，并进一步挖掘与此相关的“疾病诊断”、“药物研发”、“个性化治疗”等子主题，从而提供比传统关键词搜索更为精准和全面的结果。此外，本书还将探讨Topic Maps在技术实现层面的一些考量，尽管这并非核心，但理解其与现有技术的兼容性至关重要。我们将讨论Topic Maps如何与XML技术栈（如XSLT, XQuery）相结合，如何利用现有的工具和平台来支持Topic Maps的创建、存储和查询。同时，我们也会展望Topic Maps未来的发展方向，包括与其他知识表示技术（如RDF/OWL）的潜在融合，以及在人工智能、大数据分析等新兴领域的应用前景。本书的写作风格将力求深入浅出，避免过于学术化的语言，而是用清晰、逻辑严谨的方式，引导读者逐步理解Topic Maps的精髓。我们相信，通过本书的学习，读者将能够深刻认识到Topic Maps不仅仅是一种技术，更是一种构建和驾驭知识的强大思维模式。它将帮助您超越简单的信息存储，迈向真正意义上的知识管理与语义互联，从而在信息洪流中找到方向，发掘价值，并驱动创新。总而言之，《XML Topic Maps》并非一本枯燥的技术说明书，而是一次关于知识组织、信息导航以及语义互联的深度探索之旅。它将为您揭示一种全新的、更强大的方式来理解和利用信息，为应对日益复杂的知识挑战提供关键的理论支撑和实践启示。通过本书，您将掌握构建更智能、更互联的信息世界的钥匙，为个人、组织乃至社会的信息化发展注入新的活力。