从问题到有效答案：论知识驱动查询系统在生命科学数据中的效用
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2012-10-03 v1 数据库
摘要
我们比较了在生命科学背景下查询数据的两种不同方法。第一种方法利用传统数据库存储数据，并使用直观的基于表单的界面来促进数据的轻松查询。这些界面可以被视为实现了一组由我们所研究的生命科学研究人员常用的“预设”查询。第二种方法基于语义 Web 技术，是知识（模型）驱动的。它利用一个大型 OWL 本体和与之前相同的数据集，但将其关联为本体概念的 RDF 实例。提供了一个直观的界面，允许构建基于 RDF 三元组的查询。这两种方法正被一个细胞生物学家团队在日常研究活动中并行使用，目标是逐步用知识驱动的方法取代传统方法。这为我们提供了一个宝贵机会来比较并定性评估这两种方法。我们描述了知识驱动方法相较于传统数据访问方式的若干优势，并强调了一些局限性。我们相信，我们的分析不仅明确突出了语义 Web 技术在我们特定背景下的具体优势和局限性，还有助于将研究人员心中的问题转化为精确的计算查询，旨在从数据中获得有效答案。虽然研究人员通常假设语义 Web 技术具有优势，但我们在实践中明确展示了这些优势。
引用
@article{arxiv.1210.0595,
title = {From Questions to Effective Answers: On the Utility of Knowledge-Driven Querying Systems for Life Sciences Data},
author = {Amir H. Asiaee and Prashant Doshi and Todd Minning and Satya Sahoo and Priti Parikh and Amit Sheth and Rick L. Tarleton},
journal= {arXiv preprint arXiv:1210.0595},
year = {2012}
}