摘要
地理信息服务在发展进程中缺乏对服务信息的语义描述,处于数据丰富而知识缺乏的境地,要充分利用大量的已有数据信息,则必须对数据做一些精化处理,就迫切需要一种从大数据量中发现、提取知识的有效方法。该研究以OGC网络服务(OGC Web Service,OWS)为研究对象,基于OWS服务的XML文档和描述词汇,对搜集到的OWS服务进行解析,并引入粗糙集理论的约简方法,建立面向OWS服务的描述词汇约简模型,从而对解析后的OWS服务进行约简,最终形成OWS服务最优描述词汇集,为后续OWS语义推理奠定基础。
This paper aims for developing a description vocabulary reduction model, based on rough set reduction and OGC（Open Geospatial Consortium）web services, to solve the plight of mass data but the dearth of knowledge in geo-graphic information services. On the basis of XML documents in OWS services and description vocabulary, OWS services samples can be parsed. The reduction method of RS theory is utilized to establish the description vocabulary reduction model oriented OWS services, which can implement reduction for parsed OWSs. And also, an optimal description vocabu-lary set finally is generated, building up foundation for further research：OWS semantic reasoning.
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2015年第20期126-130,共5页
Computer Engineering and Applications
基金
国家自然科学基金(No.41101359)
南京邮电大学2013年实验室工作研究课题
关键词
地理信息服务
粗糙集理论
描述词汇
约简
语义推理
geographic information services
rough set theory
description vocabulary
reduction
semantic reasoning
