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时间:2019-02-17
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1、国内图书分类号:TP311.国际图书分类号:004’密级:公开西南交通大学研究生学位论文Web资源质量元数据的获取与’管理技术的研究与实现年姓专业让篡扭廑旦堇盔二。一。年六月.ClassifiedIndex:TP31U.D.C:004SouthwestJiaotongUniversityMasterDegreeThesisjIIIIIIIIIIIIIII’t1Y1956696:’RESEARCHANDREALIZATIONOFTHEACCESANDMANAGEMENTTECHNOLOGYFORTHEWEBRESOURCESQUALITYMETADATA
2、Grade:2007Candidate:LiuLiAcademicDegreeAppliedfor:△4垒曼±曼!E!曼g£曼曼Speciality‘ComputerApplicationTechnology..Jun.2010西南交通大学学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权西南交通大学可以将本论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复印手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于1.保密口,在年
3、解密后适用本授权书;2.不保密醇使用本授权书。(请在以上方框内打‘、r”)学位论文作者签名:日期:刘葡矽/D、印·『
4、⋯躲坪芳日期:,7/,,Io·t,刁·77西南交通大学硕士学位论文主要工作(贡献)声明.本人郑重声明:所呈交的学位论文,是在导师指导下独立进行研究工作所得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体,均已在文中作了明确的说明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。本学位论文的主要工作的创新点如下:论文分析了Web信息资源的特点,将W曲资源/信息质量评测
5、模型WebQM理解为Web资源质量元数据模型,采用都柏林核心元数据集DC规范,对DC进行扩展,将WebQM模型中各个质量子维映射为相应的质量元数据并进行量化处理。论文研究了Web信息抽取技术,参考基于正则表达式的抽取技术,采用广度优先搜索策略,设计出适合本研究的抽取算法。通过分析W曲资源质量元数据模型中各个子维的关系,建立星型模型,构建Web资源质量元数据仓库。在对Web资源质量元数据仓库进行OLAP分析操作时,由于事实表是属于非事实型事实表,因此对非事实型事实表的分析方法进行了研究,在本文中将对Web资源的质量评测看成一次评测W曲资源质量的事件,在事
6、实表中加入伪事实,在此基础上对Web资源质量元数据仓库进行OLAP操作,分析出Web资源的质量情况。学位论文作者签名:日期:刘韵矽/o.07.77随着Intcrnet的飞速发展,互联网上的信息资源日益丰富,Web数据以多种形式存在,没有特定的模型描述,数据本身存在着自我描述性和动态可变性,从纷繁复杂的资源中得到高质量的信息是一个巨大的挑战。近年来,国内外学者在Web资源质量评测技术的研究上取得了很大进展,提出了一系列的质量评测指标体系。然而在经典的方法中,根据质量指标定性评测Web资源质量具有很高的主观性,容易造成评测偏差,降低了质量评测结果的准确性。
7、为了客观、准确地获得Web资源质量状况,本文研究了从质量元数据的角度评价Web资源质量的方法。本文将Web资源/信息质量评测模型WebQM模型理解为Web资源质量元数据模型,采用都柏林核心元数据集规范(DublinCoreElementSet,简称DC)作为Web资源元数据设计的标准,对DC元素进行扩展。同时,研究了Web资源质量元数据的量化方法,分析了数据抽取技术,采用基于正则表达式的数据抽取技术来获取质量元数据。在数据仓库设计过程中,通过分析Web资源质量评价与各个质量子维的关系,对事实表与维表进行设计,建立星型模型,构建了一个初级的Web资源质量
8、元数据仓库。本文的最终目标是构建Web资源质量元数据仓库,在数据仓库的基础上对Web资源质量元数据进行管理和分析。为此本文研究了非事实型事实表的分析方法,在数据仓库基础上进行统计计算等数据分析操作,分析比较了Web资源的质量情况。实验结果表明本论文中对Web资源的质量元数据的管理与分析工作可以帮助综合分析Web资源质量,能够方便快捷地判断Web资源质量好坏及其质量变化趋势,达到了本文的核心目标。关键词:DC规范;质量元数据模型(WebQM):质量元数据获取;质量元数据管理和分析西南交通大学硕士研究生学位论文第lI页AbstractWiththerapi
9、ddevelopmentofInteract,informationresourcesinth
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