RDF 提取

将美国环保局 eGRID 数据集转换为 RDF 格式，以便进行复杂的数据查询。eGRID 数据集可从美国环保局网站下载。第一步，使用 R 语言下载相关文件并合并为 CSV 文件。第二步，使用 Google Refine 加载 CSV 文件，并创建新项目。第三步，使用此存储库中的 JavaScript 脚本将数据映射到 RDF 格式。

实际的可以用于作为范例的RDF文件。这是和两份教程配套使用的。

关系数据库是数据存储和管理的主流方式，而RDF是万维网联盟推荐的语义网络数据模型，用于描述、发布和链接网络上的资源。DB2RDF工具专门用于将传统的关系数据库数据转换成RDF格式，以实现数据互操作性和语义集成。它能自动处理关系数据库中的结构化数据，并将其转换为RDF三元组的形式，保留数据的结构和关系，利用RDF的灵活性表示复杂的实体关系。数据在RDF中通过资源和宾语来表示，利用URI进行标识和关系表达，实现数据的互操作性。DB2RDF工具的JAVA源码对开发者具有高价值，支持定制和扩展，适用于数据集成、数据开放和智能应用等场景。

RDFframes 是一个 Python 库，主要面向数据科学家，他们以熟悉的表格格式（比如 Pandas 数据框）来自 SPARQL 端点的 RDF 数据。你可以通过它轻松将编码的知识图从复杂的 RDF 格式转换为 Python 中常用的表格格式，操作起来简便又高效。它内置了优化的 SPARQL 查询，支持本地和远程查询执行。只需通过pip install RDFframes安装，便可以开始使用。RDFframes 支持常见的 Python 数据流程，适合那些熟悉 PyData 生态但不一定是 RDF 专家的用户。你可以像操作数据框一样操作 RDF 数据，节省不少时间。具体使用时，只要创建一

RDF 三元组的图存储功能，DB2 的支持做得还挺到位。你要结构混杂、模式不统一的数据，用它就比较顺手了。是它的 SPARQL 查询，写法简单，查询跨数据源也没太大压力。 DB2 NoSQL Graph Store的RDF 支持，适合那种多来源数据整合的场景。以前要么拼接 SQL，要么靠定制代码，现在有标准化的语义查询方式，查询关系也方便多了。 三元组模型蛮有意思，它把数据拆成Subject-Predicate-Object三部分，类似“谁-干了什么-对象是谁”。比如张三 teaches 数据库课，转换成 RDF 后就能统一，还能关联更多信息。 查询用的是 SPARQL 语法，写起来像结构化版

互联网上的商家通过利用RDF三元组的语义和结构特征，能够检测出具有竞争关系的商家，并利用淘宝网的商店数据，通过MapReduce工具提高处理效率，从而调整经营策略。

本范例演示使用Matlab进行子波提取。 加载数据文件（*.dat），提取最大值和最小值。 对数据进行傅里叶变换，提取频域变换后的最大值。

这部分介绍了优化后的水印提取工具，结合之前的嵌入程序，能够有效实现512*512像素的彩色图像水印嵌入与提取，展现出良好的效果。

获取图表数据的需求挺常见的，尤其是你在整理文献或搞数据的时候。GetDataW.exe就是个专门干这事的小工具，能从科研文献里提取图表，响应也快，用法也不复杂，适合没时间手动复制图的你。 不需要你会什么图像，选中文献，点击提取，一步到位。兼容性也还不错，常见的PDF、Word文献基本都能搞定，拿来做数据归档或者做 PPT 图表还挺省事。 和它类似的工具还有不少，比如谷歌后羿数据收集工具.exe，但GetDataW.exe更偏科研文献场景，没那么复杂。你还可以搭配NoteExpress来做文献管理，一起用效率更高。 不过用的时候记得保存好原图，有时候提取图表时会压缩分辨率，影响后续使用。如果你经

使用Matlab开发数据筛选的图形用户界面（GUI），用户可以通过GUI界面输入筛选条件，对数据进行筛选和比较操作。