人物关系本体示例

使用Protege 5.2版本的本体编辑工具，创建一个中文人物关系的本体示例，能够帮助理解和掌握本体构建的方法和技巧。通过这个例子，可以清晰地看到不同人物之间的关系和关联，适用于本体学习和实践。

假设D1代表包含50个学生的集合，D2代表包含2个班级的集合。那么D1和D2的笛卡尔积D1  D2将包含100个元素 (50 x 2 = 100)。 每个元素代表一个学生与一个班级的可能组合。 在关系数据库中，关系被定义为多个集合（例如D1，D2，...，Dn）笛卡尔积的一个子集。 构成关系的这些集合，例如D1，D2，...，Dn，被称为关系的域，它们限定了关系中元组的取值范围，并且必须是有限的非空集合。 关系的度是指关系中域的数量，用n表示。

精选的本体和知识库资源集合，用于知识管理研究与应用。

这是我整理的中国历史人物数据库，同时也在不断完善之中。

为了解决文本数据挖掘等尚未成熟的领域中本体构建的挑战，我们首先创建了领域本体的基本概念词集。利用样本库优化这些基本概念，并构建它们的上下文关系，筛选出相关的名词，并且设计了一种算法来确认同义词、近义词和反义词。这一方法已经被证实在实践中具有可行性。

在数据库设计中，有时需要处理m:n关系的数据模型转换。例如，一个教师可以同时教授多门课程，而一门课程也可以由多位教师共同授课。为了有效管理这种复杂关系，可以使用教师表（包括教师号、教师名和职称）、课程表（包括课程号、课程名和学分）以及授课表（包括教师号、课程号和授课时数）来实现数据存储和管理。

订购关系模式优化 初始模式： 订购（客户名，住址，联系电话，书号，书名，作者，出版社，社址） 函数依赖集： F={客户名→住址，客户名→联系电话，书号→书名，书号→作者，书号→出版社，出版社→社址} 候选码： (客户名，书号) 分析： 该模式属于第一范式（1NF），满足每个分量都是不可分的数据项的条件。然而，存在部分函数依赖和传递函数依赖，导致数据冗余和更新异常。 优化后的模式： 为了消除冗余和异常，可以将原始模式分解为以下两个关系模式： 客户(客户名, 住址, 联系电话) 书籍(书号, 书名, 作者, 出版社, 社址) 优化后的函数依赖集： 客户: {客户名→住址，客户名→联系电话} 书籍: {书号→书名，书号→作者，书号→出版社，出版社→社址} 优化后的候选码： 客户: (客户名) 书籍: (书号) 优化后的模式消除了原始模式中的冗余和异常，提高了数据的一致性和完整性。

示例语句：1. 创建学生表： CREATE TABLE student ( no CHAR(5) NOT NULL UNIQUE, name CHAR(20), sex CHAR(2), age INT, dept CHAR(15) ); 创建课程表： CREATE TABLE course ( seq CHAR(4), subject CHAR(15), credit INT ); 创建学生选修表： CREATE TABLE choose_course ( no CHAR(5), seq CHAR(4), grade INT );

在数据库课件的例子中，展示了学生实体和专业实体之间的一对多联系。学生实体包括学号、姓名、性别、专业号和年龄信息；而专业实体则包含专业号和专业名。这种联系展示了学生如何与其所属的专业建立关联。

这篇文章展示了使用Matlab实现的方法，通过改进的上下文提示技术，从视频中提取电视连续剧中人物的弱标签。该方法由Makarand Tapaswi、Martin Bäuml和Rainer Stiefelhagen在2015年IEEE国际自动人脸和手势识别（FG）会议上提出，并在Ubuntu 14.04系统上的Matlab版本R2014a-R2015a进行了测试。首次运行时，startup.m脚本将调用first_init.m以初始化环境。用户可以使用BBT(1, 1)或BUFFY(5, 1)来创建视频结构，并使用speaking_face2_wrapper函数直接调用主要功能。数据包括了《生活大爆炸》第1季和《吸血鬼猎人巴菲》第5季的相关内容。如有任何关于数据生成的问题，请与我联系。