2006年03月14日

语义Web(Semantic Web)

[ 2005-11-16 23:43:02 | 作者: MrYang ]
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在Web中摸爬滚打了几年,正愁前途黯淡时,发现了语义Web,真是柳暗花明又一村。虽然语义Web的研究已开始了几年,但毕竟还是赶上了这趟车。

语义Web(Semantic Web)的产生
  1990年,蒂姆.伯纳斯.李(TimBerners-Lee)发明了互联网上的超文本系统,使网络互连技术用于人们的信息交流与共享,从而极大地促进了互联网的发展。现在,互联网已经成为人们进行信息交流的重要工具。但随着互联网应用的不断扩展,现有互联网技术的局限也逐渐暴露出来。现有互联网技术的核心是超文本系统,它的主要思想是通过统一资源标识符(URI:UniformResourceIdentifier)对互联网上的信息进行标记,使人们可以迅速地对互联网上的信息资源进行定位。然而,现有互联网技术并没有对信息的含义进行描述,计算机在处理信息时只是按照URI来定位信息,但对信息的内容并不关心。而人们真正关心的是信息的内容。特别是在海量的Web数据中来检索人们关心的内容时,这一点变得尤其的重要。

  还好这一点已被Web的先驱者们所发现,也找到了相应的解决方案。在2000年的世界XML(ExtensibleMarkupLanguage)大会上,万维网创始人蒂姆.伯纳斯.李做了题为SemanticWeb的演讲,对语义Web的概念进行了解释,并提出了语义Web的体系结构。2001年5月,ScientificAmerican封面文章发表了蒂姆.伯纳斯.李的TheSemanticWeb一文,描绘了语义Web的美好前景,并对其中的主要技术进行了简明的介绍。语义Web也被网格研究者们纳入信息服务网格的研究范围。据美国《福布斯》杂志预测,网格技术将在2004~2005年出现一个高峰,推动信息产业市场的持续高速发展,在2020年产生一个产值为200000亿美元的大工业。而语义Web正是网格技术中信息服务网格技术的基础,在网格技术的研究中占有极其重要的地位。

  语义Web是互联网研究者对下一代互联网的称谓,通过扩展现有互联网,在信息中加入表示其含义的内容,使计算机可以自动与人协同工作。也就是说,语义Web中的各种资源不再只是各种相连的信息,还包括其信息的真正含义[4,5],从而提高计算机处理信息的自动化和智能化。而计算机并不具有真正的智能,语义Web的建立需要研究者们对信息进行有效的表示,制定统一的标准,使计算机可以对信息进行有效的自动处理。

语义Web模型
  为了实现语义信息服务智能化与自动化的目标,语义研究者们开发了许多新技术并提出了一系列的技术标准。蒂姆.伯纳斯.李一直致力于语义Web技术的研究,并一直关注语义Web技术的发展,在综合了语义Web研究领域的最新成果的基础上,提出了语义Web模型。这一模型得到了语义Web研究者的认同。蒂姆.伯纳斯.李在XML2000大会上提出的语义Web体系结构如图所示。
uploads/200511/16_234348_sw.gif


  从中可以看出他所建议的语义Web分层:
  1) XML层作为语法层;
  2) RDF(ResourceDescriptionFramework)层作为数据层;
  3) 本体层(OntologyLayer)作为语义层;
  4) 逻辑层(LogicLayer/RulesLayer)提供了智能推理的规则;
  5) 证据层(ProofLayer)支持代理间通讯的证据交换。

  XML使每个人可以创造自己的标签来标注网页或网页的部分文本。XML允许用户为他们的文档添加结
构信息,但并没有说明这些结构的含义。只有标签名并不能提供语义,所以在语义Web结构中XML只是作为语法层,来为语义Web的建立提供语法基础。

  RDF是对结构化的元数据编码、交换和重用的一个基础。在该语义Web模型中,信息以RDF句子的形式存储,即以统一的方式来存储数据,便于机器理解。抽象的RDF数据模型表示为一个有向标记图。这个抽象模型是独立于实现的而且可以用XML来序列化。

  蒂姆.伯纳斯.李所提出的语义Web模型的第3层为本体层。在人工智能领域和互联网研究领域,一个本体描述了一个特定研究领域的一个形式化的、共享的概念化模型。本体非常适合于描述互联网上各种不同的、分散的、半结构化的信息资源。通过定义共享的、通用的领域知识,本体帮助人和机器明确的交流,支持语义级的交换,而不仅仅是语法级的。

  逻辑层提供了规则,从而便于进行推理。而证据层则在此基础上使代理可以交换推理的结果。为了检查这些结果,需要将各代理的内部推理机制转化为一种通用的证据表示语言。

  语义Web结构中的数字签名和确信(Trust)则是为了保证信息交换的安全问题而设计的。

——————————————————
  暂时到这里,这只是一个开始,学习的内容还很多。附上几个研究语义Web的站点和Blog。
北京大学 刘升平的Blog http://www.semantic.net.cn
中文RDF入门 推荐标准 http://zh.transwiki.org/cn/rdfprimer.htm
语义Web Step-up Blog http://blogger.org.cn/blog/blog.asp?name=orangebench

转自:http://relativist.blogchina.com/2194331.html

网上资源
http://bbs.w3china.org/  W3CHINA讨论区 - 语义网,本体的研究论坛
ftp://bookshelf:bookshelf@202.38.126.147:2004/
ftp://w3c:w3c@ftp3.xml.org.cn/
ftp://w3c:w3c@ftp.xml.org.cn/
http://sunsite.informatik.rwth-aachen.de/Publications/CEUR-WS/ Semantic Web相关Paper下载 (感谢笑雨轩主提供)


QQ群
语义网研究群,群号码:5150641。加入时请在验证信息中给出Semantic Web的发明人的名字。

入门材料
—————————-
语义网的概念、方法及应用(非常好的入门读物)

A Semantic Web Primer.入门必读,语义网入门好书(markqiu提供)

What Is The Semantic Web? From the Semantic Web Agreement Group  

Edd Dumbill’s Primer  

The Semantic Web: 1-2-3

中文资料
———————
OWL Web本体语言概述 推荐标准(OWL Web Ontology Language Overview 中文版)
RDF入门 推荐标准(RDF Primer 中文版)
Ontology理论研究和应用建模 ——《Ontology研究综述》、w3c Ontology研究组文档以及Jena编程应用总结
基于领域知识的资源管理模式研究(Slides)
Ontology Research and Development 第二部分的译文
语义万维网、RDF模型理论及其推理机制 报告
本体概念、描述语言和方法论方面的综述

工具下载
———————–
Jena 1.2
Protege 2.1.2 Full (含Java VM)
Protege OWL Tutorial
Protege 3.0 Beta Build 104 Full (不含Java VM)

英文资料
———————-
The Semantic Web: A Guide to the Future of XML Web Services and Knowledge Management.
Towards the Semantic Web - Ontology-driven Knowledge Management.
Practical RDF
TOWARDS THE SEMANTIC WEB , Heflin的博士论文
描述逻辑教程
描述逻辑手册(The Description Logic Handbook) 下载链接请在 http://bbs.w3china.org/dispbbs.asp?boardID=2&ID=7445中找
Ian Horrock关于描述逻辑的报告
WWW2004文章下载
Ontology Research and Development Part 1-a Review of Ontology Generation
Ontology Research and Development Part 2-a Review of Ontology Mapping and Evolving
Ontology Learning and Its Application to Automated Terminology Translation(paper)
Ontologies’ KISSES in Standardization(paper)
http://www.alphaworks.ibm.com/topics/semantics

Semantic Web 工具列表
http://bbs.xml.org.cn/dispbbs.asp?boardID=2&ID=7211

本体库
http://protege.stanford.edu/plugins/owl/owl-library/( by chencc403 )
http://www.schemaweb.info/(  by orangebench )
http://www.daml.org/ontologies/( by orangebench )

Semantic Web相关网站
———————————–
http://www.w3china.org/ W3CHINA.ORG主页
http://bbs.w3china.org/ 语义网·描述逻辑·本体·RDF·OWL 论坛
http://zh.transwiki.org/  W3CHINA.ORG 开放翻译计划
http://www.w3.org/2001/sw/  
http://www.w3.org/2001/sw/#spec  
http://www.xml.com/pub/a/2000/11/01/semanticweb/index.html  
http://www.semanticweb.org/  
http://www.dl.kr.org/
http://ruleml.org/
http://www.daml.org/  
http://www.w3.org/1999/11/11-WWWProposal/  
http://www.hpl.hp.com/semweb/jena-top.html  
http://www.cs.umd.edu/users/hendler/AgentWeb.html  
http://xml.coverpages.org/xmlAndSemanticWeb.html  
http://www.ontoknowledge.org/
http://www.semtalk.com/
http://www.hpl.hp.com/semweb/
http://www.cs.man.ac.uk/~horrocks/
http://www.semanticworld.org/
http://boole.cs.iastate.edu/semanticweb  , 语义网论坛,有很多资料!!!
http://wonderweb.semanticweb.org/index.shtml   WonderWeb: 欧洲研究SW的主要力量,
http://www.mindswap.org/   Mindswap:第一个SW网站,主要是UMD的人,老板是James Hendler
http://wonderweb.semanticweb.org/
http://www.cs.man.ac.uk/~horrocks/Teaching/cs646/ Ian Horrocks的课程网站,强烈推荐!!里面的讲义一级棒!!!
http://www.cs.toronto.edu/cogrobo/kia/ 关于情景演算
http://www.co-ode.org/resources/ 语义网小资料集,来自CO-ODE/HyOntUse, 与Protege链接的主要教程站点之一,比较新,有其是OWL资料部分,必读!(感谢qinpu提供)
http://www.ists.pwr.wroc.pl/~krzysiek/sem.htm  一位老兄收集的semantic Web的资料(感谢civin提供)
http://gis.pku.edu.cn/Resources/index.htm 北大GIS试验室,有一些关于SW的技术报告,特别是刘昕鹏 的 Ontology理论研究和应用建模,详细介绍了OWL 和Jena。(感谢orangebench提供)
http://www-900.ibm.com/developerWorks/cn/xml/x-watch/part4/index.shtml 使用 FOAF 支持在线社区
http://www.dis.uniroma1.it/~calvanes/pub-cite.html   SW,DL,e-Service相关资料(感谢littcricket提供)
http://semanticweb.org.cn/ 语义网论坛
http://webservice.org.cn  Web服务论坛

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相关国际会议

WWWC (World Wide Web Conference) http://www2003.orghttp://www2004.org

ISWC (International Semantic Web Conference)  http://iswc2003.semanticweb.org

ICWS(IEEE International Conference on Web Services) http://conferences.computer.org/icws/2004/

WI(International Conference on Web Intelligence) http://wi-consortium.org/

ICSOC( International Conference on Service Oriented Computing) http://www.icsoc.org/

ESWS(European Semantic Web Symposium)  http://www.esws2004.org/

PPSWR(Workshop on Principles and Practice of Semantic Web Reasoning) http://www.pms.ifi.lmu.de/PPSWR04/ 

SWEB(International Workshop on  Semantic Web Technologies in Electronic Business)
http://sweb.xml-clearinghouse.de

EKAW(Workshop on Knowledge Management and the Semantic Web)
http://www.inria.fr/acacia/WORKSHOPS/EKAW2004-KMSW/call.html

KR( International Conference on the Principles of Knowledge Representation and Reasoning ) http://kr.orghttp://magic.it.uts.edu.au/KR2004/index.html
           DL( International Workshop on Description Logics ) http://www.cs.concordia.ca/dl04/
           KR-MED( International Workshop on 
Formal Biomedical Knowledge Representation ) http://www.coling.uni-freiburg.de/pub/krmed2004/

WISE(International Conference on Web Information Systems Engineering) www.itee.uq.edu.au/~wise04

APWeb(Asia Pacific Web Conference) http://apweb05.csm.vu.edu.au/


SWDB(International Workshop on Semantic Web and Databases)  http://swdb.semanticweb.org/

P2PKM(International Workshop on Peer-to-Peer and Knowledge Management) http://www.p2pkm.org/


ACM与Semantic Web方向相关的SIG(兴趣组)的整理(摘自语义网论坛http://boole.cs.iastate.edu/semanticweb/topic.cgi?forum=32&topic=22&show=0)

ACM有34个兴趣组。http://www.acm.org/sigs/
整理如下:
1.ACM SIGCHI, the ACM’s Special Interest Group on Computer-Human Interaction
ACM人机交互特别兴趣组
网址:http://www.acm.org/sigchi/
特别兴趣领域:
Special Interest Areas •Accessibility •Education [Curricula for HCI, Tutorials-to-go, ... ] •Intercultural Issues •Kids and Computers •World Wide Web 2.ACM SIGWEB,ACM Special Interest Group on Hypertext, Hypermedia and the Web
ACM Web特别兴趣组
网址:http://www.sigweb.org

3.SIGART, the ACM Special Interest Group on Artificial Intelligence
ACM人工智能特别兴趣组
网址:http://www.acm.org/sigart/

4.ACM SIGCOMM Special Interest Group on Data Communications
ACM 数据通讯特别兴趣组
网址:http://www.acm.org/sigcomm/
Special Interest Areas
•Education Page •Networking Research Links and Computer Communication Standards •Tips on submitting to ACM SIGCOMM 5.ACM SIGIR Special Interest Group on Information Retrieval
ACM信息提取特别兴趣组
网址:http://www.acm.org/sigir/

5.ACM SIGKDD Special Interest Group on Knowledge Discovery in Data and Data Mining
ACM知识发现和数据挖掘
网址:http://www.acm.org/sigkdd/

6.SIGMIS is the ACM Special Interest Group on Management Information Systems
ACM管理信息系统特别兴趣组
网址:http://www.acm.org/sigmis/

7.SIGMOD is the ACM Special Interest Group on Management of Data
ACM数据管理特别兴趣组
网址:http://www.acm.org/sigmod/

语义网相关研究方面 著名大学/机构/人物 一览 (欢迎补充)http://zh.transwiki.org/wiki/index.php/FamousUniversities

计算机领域 国际会议 分类排名
http://bbs.w3china.org/dispbbs.asp?boardID=2&ID=14647

补充:

WonderWeb: 欧洲研究SW的主要力量      http://wonderweb.semanticweb.org/index.shtml

Mindswap:第一个SW网站,主要是UMD的人,老板是jame hendler http://www.mindswap.org/

转自:http://www.w3china.org/blog/more.asp?name=james008&id=9418


语义web的研究方向
 
电脑与网络
何向武 发表于 2005-10-27 9:31:58

语义Web在RDF和OWL正式成为标准以后,已经进入phase II的阶段,这时新成立了两个work group,分别是RDF数据访问和语义Web最佳实践和发布。从这点可以看出,RDF数据的查询和存储,语义Web的一些设计模式,以及应用经验,是下一步的研究重点。
第二,语义Web体系结构在OWL上层还是logic, proof,trust, 因此,OWL怎么和上层的结合也是热点之一,OWL Rule Language(ORL)就是典型的工作。还是就是语义Web上的信任机制。ISWC2004对Rule,trust有专门的workshop。

第三:RDF和OWL称为标准,并不等于其问题已经完全解决。RDF方面,怎么表达context,provenance是热点,如Named graph是代表工作。他们都是对RDF做一些语法和语义的扩展。OWL方面,对数据类型推理的更多支持,OWL DL推理的实现都还是Open problem。

第四:不同领域的应用:如Semantic Web Service, Agent on Semantic Web,Semantic Blogging, Semantic EMail, Semantic Portal, 基于SW技术的Knowledgement management, EBusiness,Information integration, egovenment 等等。

这方面的进展当然要关注两个大会:ISWC和WWW,以及相关的Workshop,如SWDB。另外,参考XML.com上的一篇文章:WWW2004 Semantic Web Roundup。

总之,语义Web还是个新兴领域,理论和应用都还有很多问题可以做。
 
 

转自:http://www.tianyablog.com/blogger/post_show.asp?logID=132885&PostID=2101963&idWriter=0&Key=0

语义Web概述



作者:在天涯注册_真难 提交日期:2005-06-27 19:56
语义Web概述

 现有互联网的飞速发展使它的缺陷逐渐暴露了出来,如网页功能单调、搜索引擎智能化程度低等,这是因为大部分Web上的内容是设计给人阅读的,而不是让计算机程序按其意义进行操作的。计算机能熟练地解析网页的版面,知道哪里是标题,哪里有与其他页面的链接。但是,它分辨不出个人主页和天气预报的区别,因为没有可靠的方法来处理其中的语义,没有办法智能地理解网页内容和进行操作。
语义Web就是想弥补这方面的不足,为网页扩展了计算机可处理的语义信息。语义Web中,各种资源被人为地赋予了各种明确的语义信息,计算机可以分辨和识别这些语义信息,并对其自动进行解释、交换和处理。但是语义Web与人工智能中的语义网络是两个不同的概念,它的研究对象和所采用的方法与传统自然语言处理也是不同的,它对现有的Web进行了语义扩展,从而使其能被计算机做一定的理解和处理,从功能上看它将是一个能够“理解”人类信息的智能网络。将语义Web融入现在Web结构的初步努力已经在进行中了。不久的将来,当机器有更强的能力去处理和“理解”数据时,我们将看到很多重要的新功能。例如,某人想报名参加一个研讨会,计算机就可自动地为其制定最佳日程和路线以及预定酒店等。

 互联网的创始人Tim Berners-Lee在2000年提出了语义Web的概念和体系结构。

 在其体系结构中,第一层是Unicode和URI,它是整个语义Web的基础,Unicode(统一编码)处理资源的编码,URI(统一资源定位器)负责标识资源;第二层是XML+名空间+XML模式,用于表示数据的内容和结构;第三层是RDF+RDF模式,用于描述资源及其类型;第四层是本体词汇,用于描述各种资源之间的联系;第五层是逻辑,在下面四层的基础上进行逻辑推理操作;第六层是验证,根据逻辑陈述进行验证以得出结论;第七层是信任,在用户间建立信任关系。

 第二、三、四层是语义Web的关键层,用于表示Web信息的语义,也是现在语义Web研究的热点所在。可扩展标记语言XML (eXtensible Markup Language)让每个人都能创建自己的标签,来对网页或页面的部分文字进行注释。 脚本,或者说是程序,可以将这些标签运用到复杂的应用中,不过程序编写者必须知道网页作者是如何使用每一个标签的。简而言之,XML允许用户在文档中加入任意的结构。资源描述框架RDF (Resource Description Framework )的基本结构是对象-属性-值三元组,也就相当于句子中的主语、动词和宾语。这些三元组可以用XML语法来表示。用这种结构描述由机器处理的大量数据,是非常自然的方法。RDF模式是一个描述RDF资源的属性(Property)和类(Class)的词汇表,提供了关于这些属性和类的层次结构的语义。

 因为两个系统可能采用不同的标识符表示同一概念,也可能用一个标识符表示不同的含义,程序若要在两个数据库之间进行信息的比较和合并,就必须了解某些标识符表示的是否是同一事物。对该问题的一个解决方法就是本体论(Ontology)。本体是概念化的显式说明,包括分类和一套推理规则。分类定义对象的类别及其之间的关系,使我们能够表达实体之间的大量关系,而根据推理规则,程序可以进行自动推理。简单地说,就是在不同的系统间定义一本字典或者度量表,使它们对实体及其之间的关系达成共识,以便交流和共享。

 语义Web需要能够对Web文档中的术语含义进行形式化描述。DAML+OIL(即DARPA代理标记语言+本体推论语言),OWL(Web本体语言),它们是W3C规范的重要扩充和改进,都是建立在人工智能知识表示基础之上的本体语言,提供了一种自然方式来描述在Web词间的类与子类之间的关系,以及在类与类之间(或子类与子类之间)关系上的限制。它们比RDF模式添加了更多的用于描述属性和类的词汇,例如类之间的不相交性(Disjointness)、等价性、更丰富的属性类型、属性特征等。

 当然,要实现语义Web是远远不够的,更主要的技术难题还在于要让电脑可以进行更多的“思考”和“推断”。为使语义Web工作,计算机必须能访问结构化的信息集合以及一套推理规则,据此进行自动推理。增加逻辑性——使用规则去推理,选择行动的方式以及回答问题的方法——是语义Web组织面临的一个任务。

 有了大量富含语义信息的网页,就好像有了一个巨大的全球互联的数据库。有了语义信息的帮助,人们开发出的软件代理Agent程序的智能和自动化将大大提高,它们从不同的资源中收集网页内容,搜索和处理信息并和其他程序交换信息,真正发挥语义Web的力量。当出现更多的机器可处理的网页内容和服务(包括更多的代理)时,通过代理之间的信息交换和协同工作,信息处理的效率将呈指数级增长,能更好地满足用户的需求。

 网 格

 网格是一种新兴的技术,正处在不断发展和变化当中。简单地说,网格是一种信息社会的网络基础设施,是利用互联网把分散在不同地理位置上的多个资源,包括计算资源、存储资源、通信资源、软件资源、信息资源、知识资源等全面连通和统一分配、管理及协调起来,通过逻辑关系组成一台“虚拟的超级计算机”。这台机器把每一台参与其中的、包括个人电脑在内的计算机都作为自己的一个“节点”,成千上万个这样的“节点”并联起来,就组成了“一张有超级计算能力的网格”。而每一位将自己的计算机连接到网格上的用户,也就“拥有了”这架超级计算机,可以随时随地调用其中的计算和信息资源,在获得一体化信息服务的同时,最大程度地实现资源共享。网格计算模式首先把要计算的数据分割,然后不同节点的计算机可以根据自己的处理能力下载一个或多个数据片断。只要位于某个节点的计算机的用户不使用计算机时,就会调动闲置的计算能力。网格的优势在于不但数据处理能力超强,而且能充分利用网上的闲置处理能力来节约计算成本,实现资源的共享,消除资源孤岛。

 网格计算技术首先出现在科研领域的大型科学计算和项目研究中,医药、制造、气象、勘探等需要大型计算机功能的行业将首批成为这一技术的受益者,随着连接到网格系统上的计算资源的增加,网格计算技术也会造福于小企业和消费者,家庭PC用户也将能够用上公、私机构提供的更快、更廉价的服务,到那时任何设备可以在任何地方接入以享用某种层次的资源,而不必关心这些资源是从那里来的, 就像用现在的电网一样。

 美国自然科学基金于1997年启动了高级计算框架计划(PACI),欧盟于2000年和2001年分别启动了EuroGrid和DataGrid。2001年全球网格论坛(Global Grid Forum)成立, 这是一个规范网格研究,制定网格标准的国际组织。就像TCP/IP协议是Internet的核心一样,构建网格也需要对标准协议和服务进行定义。迄今为止,网格还没有正式的标准,但在核心技术上,相关机构与企业已达成一致:由美国Argonne国家实验室与南加州大学信息科学学院(ISI)合作开发的Globus Toolkit已成为网格计算事实上的标准。企业界的网格相关研究开发工作中,最重要的就是Web服务。目前,一些业界巨头已经就几个底层标准协议达成了共识,包括XML、SOAP、WSDL、UDDI等。

 语义网格

 结合语义Web、网格和Web服务的优点和弥补各自的不足,研究人员提出了语义网格的概念。附图表明了Web、网格、语义Web和语义网格的关系,网格是Web在计算能力上的提升,而语义网格是网格在语义能力上的扩展;从另一个角度说,语义Web是在现有Web上增强了语义能力,而语义网格是语义Web对计算能力的扩展。

 在英国的e-Science计划研究中,人们发现,网格的现有努力和e-Science设想之间存在差距,要达到e-Science的易用性和无缝自动化要求,必须实现尽量多的机器可处理性和尽量少的人类介入,这却和语义Web的目标有一些相似,于是在2001年最先提出了语义网格的构想,并且于2002年在全球网格论坛GGF成立了语义网格研究组SEM-GRD。他们的语义网格构想的关键之处就是把所有的资源,包括服务,都用一种机器可处理的方式来描述,其目标是实现语义的互操作性。达到这个目标的一种实现方法是把语义Web的技术应用到网格计算的开发中,下至基础设施上至网格应用。值得注意的是“语义”是从下到上弥漫在整个网格中而不是仅仅在其上增加了一个语义(知识)层。

 中国科学院计算技术研究所知识网格研究组在诸葛海研究员的带领下正在开展语义网格方面的研究,通过采用新的计算模式和新的资源组织和管理的模型,可有效地辅助用户进行资源获取、共享、管理、协同工作和决策等,为人们提供更深层、更全面、更智能的服务。重点解决三个科学问题:资源的规范组织、语义互联和智能聚合。

 •规范组织。提出资源空间模型和资源的规范化组织和管理的理论、方法、技术和工具,使各种无序资源(信息、知识和服务)规范组织,使用户和服务能够有效、正确地根据语义操作各种资源,以提高资源的使用效率。

 •语义互联。通过多层语义互联和单一语义映像,使分布在全球的各种网络资源在语义层上互联,消除资源孤岛,主要通过类型化的语义链网络来使资源的语义能被机器所理解。

 •智能聚合。解决如何使资源能够互相理解,根据用户的需求有效、动态、智能地聚合各种资源,这主要通过软设备来实现。
-只说  sayonly.com                 english | other        创业生存手册
 
概要:
本文试图通过一系列线索揭示Google Base与Semantic Web(语义网,以下简称SW)的关系,以此窥探Google在互联网服务的战略布局。当然本文属于创业生存手册系列,在系列的开篇中只说提到这个系列会提到web2.0,所以本文也会比较SW在web2.0的关系。本文引用的SW的资料大多数为英文资料,有识之士可以翻译并推介这部分材料,将是对于国内互联网整体水平的大的提升。
Dedicated to another SW – Simon Willison。

1,Google Base
Google Base(应该是base.google.com,暂时无法访问)还没有发布,谣言已经满天飞了,从webleon的给出的链接看到,google的产品拓展经理Tom Oliveri列出了一份清单,给出了正式的解释(只说译):

你也许已经看到了今天很多关于我们正在测试的一款新产品的报道,猜测了我们的计划。在这里我告诉你们我们真正在作的是什么。我们在测试一种内容拥有者提交他们的内容到google的新方式,通过这种方式,有希望补充我们已经使用的方式如google机器人以及SiteMaps(站点地图)。我们认为这是一款让人激动的产品,有新消息我们会立即通知你们。

这则简单的声明已经没有办法满足很多人的好奇心,试用过的人给出截图,更多的人在猜测google究竟在干什么。
webleon文中说,应该是一个由用户自行创建网络数据库的服务。这些数据可以是任何的内容,从可以看到的数据内容看到,有
-聚会服务的描述;
-网站上关于时事的文章;
-二手车出售列表;
-蛋白质结构的数据库。
这些内容,真的只是网络数据库、用户隐私?或者是google头脑发热的一次作恶(evil)?
从google的对这个项目的声明和更多的猜测看,恐怕不这么简单。种种迹象表明,这是google在作一次SW的试水,是google开始向SW服务靠拢的一个试探。为什么只说能这么肯定,SW究竟是个什么东西,它怎么有那么大的魔力,让google这么讳莫如深?这话得从头说起。
当然,也只有google,在产品的测试期间就能掀起这么强烈的关注。


2,Google与Semantic Web的亲密接触
几年前,Simon Willison发了一个简短的blog文章,对于google在作一些关于SW的研究而赞叹,他看到了一份以未来笔调描述google如何战胜Amazon和Ebay这些竞争对手的恢宏论文,作者是 Paul Ford。Simon Willison是一位很geek的程序员,我一直有看他的blog,虽然未必能完全看懂,他现在去了yahoo,有趣的是,它的名字的简写也是SW,把本篇文章献给他(其实应该是本章,但那样说也太失礼了)。
Paul Ford那篇被多次提到(还有 Stuart)的文章讲的是,2009年,Google统治了互联网这个媒介,回顾如何击败Amazon和Ebay的历程,其实是一篇比较通俗的整体讲述什么是SW的文章,读起来颇为有趣。同样有趣的还有那个EPIC,当然就与SW无关了。
其实美国东岸的几所学校对于SW的应用研究都很长时间了,最有成果的应该是piggy bank


2003年,google买了一家小公司,叫做Applied Semantic,应该用来做Google adsense的。因此有人写了一篇题为google在SW投资的文章,可以参看。

google的搜索质量总监Peter Norvig今年初有一篇文章,题目叫做SW可以做什么,不能做什么是只说读到关于SW应用最透彻的文章之一,这系列文章很长,从各个方面探讨了SW应用和概念。Peter Norvig是个非常有眼光的人,我以前也是一直看他的网站,虽然至今他还没有blog,但是终于有RSS输出了。他有一篇传世文章,叫做十年学编程后来被很多人翻译过,其实这是他在NASA研究中心时候写的,呵呵,时间过去得真快。

如今的Google Base的出现,必然有Norvig的眼光和推动力来成就这个网站。其实欧洲人比美国人更急于想实现SW,甚至已经有了semantic weblog,例如qlogger.com,但是没有人象norvig一样技术渗透,而且身后是google这样的公司。

背靠着索引着最大互联网网页数量的google,在将网络爬虫使用到了极致之后,极有可能是第一个可能局部实现SW的商业机构,无论从技术还是从市场上看。当然SW是一种理想,至少google base让我们初尝到这种口味。

让我们看一看,什么是SW,为什么Google要实现SW?

3,什么是Semantic Web?
什么是SW,就得先谈谈它的发明人Tim Berners-Lee,同时也是WWW的发明者。

Tim Berners-Lee在近几年的报道提到互联网发展时(一般放到Future一页里面)无一例外的提到了SW,大约是发明WWW之后再发明不了其他玩意儿了,或者是其他玩意儿都没劲了。当然也还有其他的,5月的报告指出,目前网络在手机上面临的困境跟96年互联网在pc上面临的困境一样。当然,SW是对于整个互联网说的,跟接入的设备没有什么关系。专门关于SW的报告是题为SW在这里,列出了Nokia、HP、IBM等厂商的SW的进展,也可以在这里看到那次会议中谈论的细节,不过那里看不到那个SW在这里报道中的那个SW的形象图,画的是各种材料,包括砖头和木材,组合成的一头大象。形象地说明了在SW下,是各种可以识别的材料,组成了整个世界。many things to many people。只说喜欢他们另外一个宣传口号:Web Evolution causing a quiet revolution


SW的核心意义在于网络内容是由多种可以识别的数据组成的,在早期的互联网,93年左右,互联网停留在文件形态,组成的是一个个文件,传送都是使用ftp 等工具;94年左右互联网处于文本的形式,出现了html和URI(唯一地址),可以通过这个地址进行访问;而不断演化,今后将在以XML等可以标记的数据结构中,而网页只是展示这些数据的一种工具,你可以通过任何其他的形式进行展示,甚至机器也可以识别。互联网不再是由一篇篇的文档和页面组成,而是由一部分一部分细碎的数据构成。

这样说比较玄妙了,其实还可以解释得更简单一点。SW就是把原来的互联网内容,切成碎片,文章标题归文章标题,发布时间放到发布时间,文章概要归文章概要,分别存放,每一个部分都是机器可以识别的(当然实际可能更复杂一点)。在Paul Ford的2002年如何战胜Amazon和Ebay中提到,它其实就是描述这些内容的另一种方式,这种方式下机器可以识别,具体方式虽然不是十分清晰,但是逻辑上,其实跟在你在学校里面学习的方式没有什么两样:
-如果A是B的朋友,那么B就是A的朋友;
-张三有一个朋友叫李四
-因此,李四将有一个朋友叫张三
-李四有一个朋友叫张三
-那么,张三会有一个朋友叫李四
就是这么简单。
在互联网上,我们把内容放在一些定义好的XML标签指定的文件里面。然后会有程序自动收集这些内容,通过这些简单的规则,进行分析。所有区别于现在操作的就是,在搜索的时候,服务器的程序会综合更多的因素,进行更复杂的判断,理解你的请求的真实意义,然后给你最准确的内容。
例如,你输入只说,他们准确的判断出,你要找的是我这个人,而不是错认为,你又说了一句什么话,或者给你一个许如芸的“只说给你听”的歌曲应付一下你。

4,Google怎么实现Semantic Web?
Google究竟怎么实现SW,在Peter Norvig的文章SW可以做什么,不能做什么已经可以看出些端倪,Norvig在今年一月份(或者更早)都已经想好了应该怎么启动了,或者说,应该怎么逐步打造SW。他谈到了四个问题:
1)先有鸡还是先有蛋的问题,
这个问题涉及到如何建立所需的信息,因为要必须有有组织的信息才能打造相应的工具,而如果没有相应的工具,怎么把信息放到组织里面去呢?
这个问题只说要展开说一下,其实google并不是要建立一个Tim Berners-Lee等人理想中的SW,因为其实google其实只需要索引SW中的信息即可,因为如果SW建立起来,索引是一件简单的事情,甚至产品实现上面比google现在的搜索引擎更简单,技术要求更低。然而,问题就出来了,是先建立一个SW,然后来索引呢,还是先索引整个互联网,然后再生成把它放到有组织的SW里面去呢,这就是为什么google打造SW时遇到了先有鸡还是先有蛋的问题。
那么只说的猜测是,目前Google base的作法是,目前互联网上的信息是很难组织,那么让用户提交有组织的信息到google,就能形成局部的SW。而这个局部的SW,就可以实现聚会服务的描述、网站上关于时事的文章、二手车出售列表等等信息的精确定位,机器也就能够理解这个范围内的信息。

在Norvig后面的描述中可以证实只说的说法:

在正常情况下,定义语义的标准格式(schemas)似乎更好,但是,问题出在把什么内容放进这些标准格式,还有很多工作要做。

因为还有以下提到的几个问题,这些问题在把内容放进这些标准格式中的时候,这些问题同样会出现,而且,google不能把握住这些环节,或者从整个互联网角度来讲,把握这些环节的公司服务或者工具太分散,无法形成标准,也无法保证安全和质量。Norvig举了一个google news例子,在前一个晚上google news一共索引了658个不同来源的新闻,google可以根据这些新闻页进行一个cluster运算,算出其中重要度最高的是Blair的新闻,然而,如果google依据这些写入新闻的新闻源来做这件事情,则几乎是不可能的。
不过通过他们的页面上的新闻来索引计算出来的质量毕竟不高,所以google现在想到另外一个办法,也就是,让用户通过google base的接口提交到google,提交的数据是定义好的一些数据标准,google来控制这个提交过程并更准确的判断提交的质量、spam等等情况,并且可以将各种数据综合起来进行分析。

2)竞争问题,你有不同的和相似方法和工具可以选择。
这样子就无法跟踪用户行为的全貌。

3)Cyc问题,
Cyc是一个专业术语,讲的是通过广泛的本题作常识推理。这样说也许不太明白,举个例子就很容易了,例如“周杰伦”,这是一个人名,如果以错输为“周杰论”,这时机器就识别不出来了,但是如果拥有了一个很大的词库,那么这个通过识别出“周杰论”可能就是“周杰伦”,那么这就是一个Cyc问题。如何在SW 中判断这些Cyc以识别出常识的判断,这是建立真正意义的SW必须解决的问题。

4)Spam,
垃圾,这个不用多说了。但是注意到,由于SW是精确匹配,并且要求根据意图来适配,所以对于spam要求更高。
顺便提及,Splog不就是Semantic Spam嘛。


5,Semantic Web与Web2.0
web2.0是tim o’reilly的概念,开始这个概念定义很模糊。应该是互联网应用的发展模式,催生了新一代的应用以及人们对于这些应用的理解方式和使用方法(这里谈到过这几个概念的分别)。国外也有人撰文web2.0会杀掉SW吗?,也有称Semantic Web 2.0。有很有趣的讨论。前一篇文章说得有点道理,web2.0是给少数人用的,SW会提供Accessiblity。Stefan Decker在这里补充了一下,Web2.0重“应用”,SW则是标准。这跟只说那边谈到web2.0是应用发展模式不谋而合。其实web2.0用来说明一种公司特性也未尝不可,不过你大声的说google是web2.0的公司,而M$是1.0的公司,确实有点怪。

当然SW也作了很多应用,例如美国东岸的几所学校,例如欧洲连Semantic weblog也搞出来了,deri也做了很多应用了。

另外,gnowsis也是另外一个狂想,只是我还没看懂它的结构图,为什么会有一个semantic web server在里面。


6,结语
还有几点:
本文并没有分析google为什么要做SW,只说想这已经用不着只说在这里分析。SW对于各种应用的好处是显然的。
Google对于SW的探索看似给予搜索引擎的,Norvig那篇文章下面也有人回复说,似乎google只是在搜索的角度看待SW,其实不然,因为互联网是一个请求应答系统,是我们人为将互联网标准定义成一个url指向一个网页的,这是一个陈旧的标准,或者对于更高层次的信息获取来讲,并非是必要的。关于信息适配的探索,其实google比任何其他人(谄媚呀)都高。
有人说,Google还是从信息组织的角度来看待整个互联网(google的信条就是组织信息),或者,它只是互联网的一个信息组织者,以后也将成为SW 的信息组织者。其实,从根本来说,互联网整个媒介都是信息,除了信息没有其他任何东西,当然你可以持有另外一个观点互联网应用才是主导,这到了最深处都是殊途同归。
刚写完,发现keso的已经出来了:

互联网提供了很多破坏规则的机会。门户新闻和搜索引擎新闻已经破坏了传统媒体的规则,分类网站正在破坏一些电子商务网站和招聘网站的规则。即将露面的 http://base.google.com/服务,很可能是一个更大的破坏者,它有可能笼络更多的个人内容提供者,进而改变互联网长期以来内容的组织方式。

其实规则很简单,就是在得到最小的spam的情况下,获得最有组织并且方便组织的信息,google实现的局部SW当然有控制,然而,SW的目标,不是web2.0那样的应用,而是Accessibility呀。 这场革命如此quiet,甚至谈不上“规则破坏”。

(指Web Evolution causing a quiet revolution的quiet)
本文引用的大量连接都是英文链接,由于时间关系,不能将其中摘录翻译,深感抱歉。SW的很多文章并不完全是很技术化的话题,这些材料对于国内互联网水平的增长是十分有益的。

再次强调一下本文的观点:很显然,google base是google在SW的试验和测试。而SW就是google的本垒(home base)。

转自:http://tech.ccidnet.com/art/1110/20041215/190333_1.html 作者:作者:郭韦钰 丁连红

语义Web概述

    现有互联网的飞速发展使它的缺陷逐渐暴露了出来,如网页功能单调、搜索引擎智能化程度低等,这是因为大部分Web上的内容是设计给人阅读的,而不是让计算机程序按其意义进行操作的。计算机能熟练地解析网页的版面,知道哪里是标题,哪里有与其他页面的链接。但是,它分辨不出个人主页和天气预报的区别,因为没有可靠的方法来处理其中的语义,没有办法智能地理解网页内容和进行操作。

    语义Web就是想弥补这方面的不足,为网页扩展了计算机可处理的语义信息。语义Web中,各种资源被人为地赋予了各种明确的语义信息,计算机可以分辨和识别这些语义信息,并对其自动进行解释、交换和处理。但是语义Web与人工智能中的语义网络是两个不同的概念,它的研究对象和所采用的方法与传统自然语言处理也是不同的,它对现有的Web进行了语义扩展,从而使其能被计算机做一定的理解和处理,从功能上看它将是一个能够“理解”人类信息的智能网络。将语义Web融入现在Web结构的初步努力已经在进行中了。不久的将来,当机器有更强的能力去处理和“理解”数据时,我们将看到很多重要的新功能。例如,某人想报名参加一个研讨会,计算机就可自动地为其制定最佳日程和路线以及预定酒店等。

    互联网的创始人Tim Berners-Lee在2000年提出了语义Web的概念和体系结构。

    在其体系结构中,第一层是Unicode和URI,它是整个语义Web的基础,Unicode(统一编码)处理资源的编码,URI(统一资源定位器)负责标识资源;第二层是XML+名空间+XML模式,用于表示数据的内容和结构;第三层是RDF+RDF模式,用于描述资源及其类型;第四层是本体词汇,用于描述各种资源之间的联系;第五层是逻辑,在下面四层的基础上进行逻辑推理操作;第六层是验证,根据逻辑陈述进行验证以得出结论;第七层是信任,在用户间建立信任关系。

    第二、三、四层是语义Web的关键层,用于表示Web信息的语义,也是现在语义Web研究的热点所在。可扩展标记语言XML (eXtensible Markup Language)让每个人都能创建自己的标签,来对网页或页面的部分文字进行注释。 脚本,或者说是程序,可以将这些标签运用到复杂的应用中,不过程序编写者必须知道网页作者是如何使用每一个标签的。简而言之,XML允许用户在文档中加入任意的结构。资源描述框架RDF (Resource Description Framework )的基本结构是对象-属性-值三元组,也就相当于句子中的主语、动词和宾语。这些三元组可以用XML语法来表示。用这种结构描述由机器处理的大量数据,是非常自然的方法。RDF模式是一个描述RDF资源的属性(Property)和类(Class)的词汇表,提供了关于这些属性和类的层次结构的语义。

    因为两个系统可能采用不同的标识符表示同一概念,也可能用一个标识符表示不同的含义,程序若要在两个数据库之间进行信息的比较和合并,就必须了解某些标识符表示的是否是同一事物。对该问题的一个解决方法就是本体论(Ontology)。本体是概念化的显式说明,包括分类和一套推理规则。分类定义对象的类别及其之间的关系,使我们能够表达实体之间的大量关系,而根据推理规则,程序可以进行自动推理。简单地说,就是在不同的系统间定义一本字典或者度量表,使它们对实体及其之间的关系达成共识,以便交流和共享。

    语义Web需要能够对Web文档中的术语含义进行形式化描述。DAML+OIL(即DARPA代理标记语言+本体推论语言),OWL(Web本体语言),它们是W3C规范的重要扩充和改进,都是建立在人工智能知识表示基础之上的本体语言,提供了一种自然方式来描述在Web词间的类与子类之间的关系,以及在类与类之间(或子类与子类之间)关系上的限制。它们比RDF模式添加了更多的用于描述属性和类的词汇,例如类之间的不相交性(Disjointness)、等价性、更丰富的属性类型、属性特征等。

    当然,要实现语义Web是远远不够的,更主要的技术难题还在于要让电脑可以进行更多的“思考”和“推断”。为使语义Web工作,计算机必须能访问结构化的信息集合以及一套推理规则,据此进行自动推理。增加逻辑性——使用规则去推理,选择行动的方式以及回答问题的方法——是语义Web组织面临的一个任务。

    有了大量富含语义信息的网页,就好像有了一个巨大的全球互联的数据库。有了语义信息的帮助,人们开发出的软件代理Agent程序的智能和自动化将大大提高,它们从不同的资源中收集网页内容,搜索和处理信息并和其他程序交换信息,真正发挥语义Web的力量。当出现更多的机器可处理的网页内容和服务(包括更多的代理)时,通过代理之间的信息交换和协同工作,信息处理的效率将呈指数级增长,能更好地满足用户的需求。

    网 格

    网格是一种新兴的技术,正处在不断发展和变化当中。简单地说,网格是一种信息社会的网络基础设施,是利用互联网把分散在不同地理位置上的多个资源,包括计算资源、存储资源、通信资源、软件资源、信息资源、知识资源等全面连通和统一分配、管理及协调起来,通过逻辑关系组成一台“虚拟的超级计算机”。这台机器把每一台参与其中的、包括个人电脑在内的计算机都作为自己的一个“节点”,成千上万个这样的“节点”并联起来,就组成了“一张有超级计算能力的网格”。而每一位将自己的计算机连接到网格上的用户,也就“拥有了”这架超级计算机,可以随时随地调用其中的计算和信息资源,在获得一体化信息服务的同时,最大程度地实现资源共享。网格计算模式首先把要计算的数据分割,然后不同节点的计算机可以根据自己的处理能力下载一个或多个数据片断。只要位于某个节点的计算机的用户不使用计算机时,就会调动闲置的计算能力。网格的优势在于不但数据处理能力超强,而且能充分利用网上的闲置处理能力来节约计算成本,实现资源的共享,消除资源孤岛。

    网格计算技术首先出现在科研领域的大型科学计算和项目研究中,医药、制造、气象、勘探等需要大型计算机功能的行业将首批成为这一技术的受益者,随着连接到网格系统上的计算资源的增加,网格计算技术也会造福于小企业和消费者,家庭PC用户也将能够用上公、私机构提供的更快、更廉价的服务,到那时任何设备可以在任何地方接入以享用某种层次的资源,而不必关心这些资源是从那里来的, 就像用现在的电网一样。

    美国自然科学基金于1997年启动了高级计算框架计划(PACI),欧盟于2000年和2001年分别启动了EuroGrid和DataGrid。2001年全球网格论坛(Global Grid Forum)成立, 这是一个规范网格研究,制定网格标准的国际组织。就像TCP/IP协议是Internet的核心一样,构建网格也需要对标准协议和服务进行定义。迄今为止,网格还没有正式的标准,但在核心技术上,相关机构与企业已达成一致:由美国Argonne国家实验室与南加州大学信息科学学院(ISI)合作开发的Globus Toolkit已成为网格计算事实上的标准。企业界的网格相关研究开发工作中,最重要的就是Web服务。目前,一些业界巨头已经就几个底层标准协议达成了共识,包括XML、SOAP、WSDL、UDDI等。

    语义网格

    结合语义Web、网格和Web服务的优点和弥补各自的不足,研究人员提出了语义网格的概念。附图表明了Web、网格、语义Web和语义网格的关系,网格是Web在计算能力上的提升,而语义网格是网格在语义能力上的扩展;从另一个角度说,语义Web是在现有Web上增强了语义能力,而语义网格是语义Web对计算能力的扩展。

    在英国的e-Science计划研究中,人们发现,网格的现有努力和e-Science设想之间存在差距,要达到e-Science的易用性和无缝自动化要求,必须实现尽量多的机器可处理性和尽量少的人类介入,这却和语义Web的目标有一些相似,于是在2001年最先提出了语义网格的构想,并且于2002年在全球网格论坛GGF成立了语义网格研究组SEM-GRD。他们的语义网格构想的关键之处就是把所有的资源,包括服务,都用一种机器可处理的方式来描述,其目标是实现语义的互操作性。达到这个目标的一种实现方法是把语义Web的技术应用到网格计算的开发中,下至基础设施上至网格应用。值得注意的是“语义”是从下到上弥漫在整个网格中而不是仅仅在其上增加了一个语义(知识)层。

    中国科学院计算技术研究所知识网格研究组在诸葛海研究员的带领下正在开展语义网格方面的研究,通过采用新的计算模式和新的资源组织和管理的模型,可有效地辅助用户进行资源获取、共享、管理、协同工作和决策等,为人们提供更深层、更全面、更智能的服务。重点解决三个科学问题:资源的规范组织、语义互联和智能聚合。

    ·规范组织。提出资源空间模型和资源的规范化组织和管理的理论、方法、技术和工具,使各种无序资源(信息、知识和服务)规范组织,使用户和服务能够有效、正确地根据语义操作各种资源,以提高资源的使用效率。

    ·语义互联。通过多层语义互联和单一语义映像,使分布在全球的各种网络资源在语义层上互联,消除资源孤岛,主要通过类型化的语义链网络来使资源的语义能被机器所理解。

    ·智能聚合。解决如何使资源能够互相理解,根据用户的需求有效、动态、智能地聚合各种资源,这主要通过软设备来实现。


语义Web的概念和体系结构


Web、网格、语义Web和语义网格的关系

全国首届语义Web与本体论学术研讨会(SWON2006)

征文通知

 

语义Web吸取人工智能、信息论、哲学、逻辑和计算复杂性等学科的研究成果,力图对Web上信息的表示和获取方式进行改进,以解决目前使用Web时存在的瓶颈。语义Web的核心思想是通过增加一些语义信息,使得计算机能参与到自动处理Web信息的过程,并为实现智能化的Web应用提供必要的技术基础。

全国语义Web与本体论学术研讨会SWON)是中国计算机学会电子政务与办公自动化专委会主办的系列会议。SWON 2006会议将于200610月在南京召开。会议目的是为语义Web的研究界、教学界和工业界提供一个交流论坛,反映国际国内关于语义Web的最新研究成果和进展。会议录用论文将由《东南大学学报》(EI源刊)正刊专辑出版。会议期间除进行会议论文交流外,还将邀请著名学者作特邀报告。

一、征文范围(包括但不限于)


语义Web语言与工具

语义Web知识表示

语义Web知识管理

语义Web推理

语义Web服务

语义Web安全

语义Web挖掘

语义信息标注

语义检索和查询

本体学习与元数据生成

本体存储与管理

本体集成和映射

电子商务和电子政务

Peer to Peer系统


二、来稿要求 

1.本次会议只接受Email投稿。

2.本次会议只接受英文稿,一般不超过6000字,为了便于出版论文集,来稿必须附中英文摘要、关键词、资助基金与主要参考文献,注明作者及主要联系人姓名、工作单位、详细通信地址(包括Email地址)与作者简介。稿件要求采用WORDPDF格式。

三、联系信息  

1.投稿地址:东南大学计算机科学与工程系 陆建江(swws@seu.edu.cn

2.会务情况:东南大学计算机科学与工程系 徐宝文 陆建江(swws@seu.edu.cn)

四、重要日期 

1.征文截至日期:    2006330

2.录用通知发出日期:2006415

3.正式论文提交日期:2006430