简易与复杂：使用 RDF-star 与命名图进行元数据建模的新视角
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2022-11-30 v1
摘要
资源描述框架（RDF）作为数据建模的通用语言已确立地位，其设计目标是通过陈述在实例与模式层面集成异构数据。尽管 RDF 在概念上简单，但当需要表示复杂数据时，数据模型仍会变得复杂。使用中间资源而非简单属性的额外间接层级，给数据潜在用户带来了更高门槛。基于三种模式，我们认为将信息转移到元层级不仅可用于（1）提供溯源信息，还可用于（2）维护现有模型的向后兼容性，以及（3）降低数据模型的复杂度。然而，在 RDF 中有多种使用元层级的方式，即提供关于陈述的额外陈述。命名图（Named Graphs）是一种描述陈述组的成熟机制。但自其提出以来，对单个陈述进行表述一直困难。随着 RDF-star 的引入，现在有了提供单个陈述数据的新方式。我们展示了 RDF-star 与命名图的组合是一种在元层级表达数据的可行方案，并建议将该元层级作为数据建模中的一等公民。
引用
@article{arxiv.2211.16195,
title = {Easy and complex: new perspectives for metadata modeling using RDF-star and Named Graphs},
author = {Florian Rupp and Benjamin Schnabel and Kai Eckert},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.16195},
year = {2022}
}
备注
The Version of Record of this contribution is published in Knowledge Graphs and Semantic Web . KGSWC 2022. Communications in Computer and Information Science, vol 1686. Springer, Cham and is available online at https://doi.org/10.1007/978-3-031-21422-6_18