孟加拉国农业知识图谱：实现语义集成与数据驱动分析——完整版
计算机与社会
2024-07-02 v2 数据库
摘要
在孟加拉国，农业是应对可持续发展目标 1（无贫困）和 2（零饥饿）的关键驱动力，在经济和人民生计中发挥着根本作用。为了通过数据驱动的洞察力增强农业产业的可持续性和韧性，孟加拉国统计局和其他组织在网络上持续收集并发布农业数据。然而，当前的数据集面临各种挑战：1）它们以不可持续、静态、只读和聚合的格式呈现；2）它们不符合可发现性、可访问性、互操作性和可重用性（FAIR）原则；3）它们不支持交互式分析及与其他数据源的集成。在本文中，我们提出了一个全面的解决方案，概述了开发 BDAKG 的系统过程：一个在语义和分析上集成孟加拉国农业数据的知识图谱。BDAKG 融合了多维语义，与外部知识图谱链接，兼容 OLAP，并遵循 FAIR 原则。我们的实验评估侧重于评估集成过程以及评估所得知识图谱在完整性、及时性、FAIR 性、OLAP 兼容性和数据驱动分析方面的质量。我们的联邦数据分析推荐了一项战略方针，重点是减少 CO 排放、促进经济增长和推动可持续林业。
引用
@article{arxiv.2403.11920,
title = {Bangladesh Agricultural Knowledge Graph: Enabling Semantic Integration and Data-driven Analysis--Full Version},
author = {Rudra Pratap Deb Nath and Tithi Rani Das and Tonmoy Chandro Das and S. M. Shafkat Raihan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.11920},
year = {2024}
}
备注
40 pages, 15 figures