基于nstl资源的关联数据构建与应用研究

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1、中国科学技术信息研究所硕士学位论文基王盟墨!曼资遮笪差毯麴握趁建量廛旦婴究作者赵婧导师乔晓东论文提交日期(2012年10月)中图分类号——G254——UDC．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．——学校代码墨Q窆Q!密级公珏中国科学技术信息研究所硕士学位论文作者姓名赵嫱导师姓名蚕晓丕学位类别笪理堂学科专业：瞳塑堂学号圣Q窆Q!!Q三Q职称砑究员学位级别亟±研究方向知迟王程中国科学技术信息研究所论文提交日期(2012年10月)笋趟巷

2、薹

3、趱幽巡豳蚴逝=一薹幽独创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论

4、文，是本人在导师指导下，独立进行研究工作所取得的成果。尽我所知，论文中除已经加以标注和致谢的地方外，不包含任何他人享有著作权的内容。对本论文所涉及的研究工作做出贡献的其他个人和集体，均已在文中明确说明并表示了谢意。研究生签名：时间：2,ol；年／。月／7日关于论文使用授权的说明本人完全了解中国科学技术信息研究所有关保留、使用学位论文的规定，即：所里有权保留送交论文的打印稿和电子稿，允许论文被查阅和借阅，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。同意中国科学技术信息研究所用不同方式在不同媒体上发表、公布论文的全部或部分内容。保密的

5、论文在解密后遵守此规定。研究生签名：导师签名：蒯时间：2_olt年／oA1／7日时间：≥—r7z年，／月，2目致谢时光如梭，在中国科学技术信息研究所学习的两年时间里，我收获良多，不仅在这里学到了丰富的专业知识，提高了学术研究能力，更让我养成了严谨、务实的作风。回首在中国科学技术信息研究所求学的过程中，我要深深的感谢我的导师乔晓东老师，是他将我领入了情报学这个令人痴迷的学科，在跟随老师学习的日子里，老师不仅在学习上给予我无私的、高质量的教导，在生活上，也给予了我很多的帮助，在我的论文研究课题遇到问题的时候，更是不厌其烦的指导我，并提出许多的宝

6、贵意见。他严谨的治学之风和对事业孜孜不倦的精神将影响并激励我的一生，借此机会，我谨向乔老师致以我最诚挚的谢意。其次，我还要感谢白海燕老师，是她对我的严格要求，端正了我学术研究的态度，使我懂得了学术研究一定要认认真真、全力以赴，正是由于白老师对我的严格要求，我才能取得今天的成绩。同时我还要感谢两年来与我互勉互励的同学，是大家的一同努力，使得我们始终拥有一个良好的生活环境和积极向上的学习氛围。感谢研究生部的罗勇，张泽玉，王桂风等老师，他们在我的学习和生活中都给予了我极大的关心和帮助，为我们创造了良好的学习条件，使得我们可以无后顾之忧的在知识殿堂

7、中学习。我还要感谢我的家人，他们给予了我很多帮助和鼓励，是他们在身边支持着我走到了现在。最后，衷心的感谢在百忙之中评阅论文和参加答辩的各位专家、教授!基于NSTL资源的关联数据构建与应用研究摘要现有网络时代，越来越多的人在使用信息的时候，面临着海量的搜索结果，相关与不相关的页面混杂在一起，检索效果差；或是有时得不到任何搜索结果：或是漏掉一些关键的结果；亦或是需要人工将有用信息组织起来的情况。随着网络语义技术的不断发展，语义网信息发布的标准形式——关联数据技术被广泛的推广和应用。关联数据严格采用HTTPURI作为事物的唯一地址，使真实世界全面

8、映射到网络世界，并全面支持RDF数据格式，使万维网资源可以将真实的世界完美的诠释。人们旨在利用关联数据，在现有万维网的基础上，建立一个可以映射世界上所有事物的数据网络，通过将所有事物及事物问的关系表述为机器可以读的方式，使互联网成为一个知识链接的网络，使人类在更大范围内，准确、高效的查找、分享、并且利用这些具有关联关系的数据、信息和知识。对NSTL来说，同样面对着科技文献资源数字化这样的一个现实问题，NSTL包含了海量的科技文献，图书信息等数据，是我国科技工作者不可或缺的一个重要的知识获取平台，面对网络时代数字化的变革，NSTL怎样才能更好

9、地为广大的NSTL使用者提供全面的文献资料，全方位的个性化服务，是NSTL未来发展的重中之重。因此，NSTL需要将海量的数据信息以关联数据的标准发布，并研究在关联数据背景下海量数据的应用，服务问题，来更好的服务用户，满足用户的知识需求。本课题的目标是将NSTL的海量数据转化为关联数据，并在此基础上构建应用，以实现将NSTL海量科技文献信息资源进行有效组织、深度揭示和知识化关联，并加深NSTL对国内广大的用户群体和情报机构的服务深度和服务能力。课题通过前期调研，总结，分析NSTL的数据和发展现状，以及关联数据的产生，发展和应用状况，提出了适合

10、NSTL关联数据构建与应用研究的一整套方案：关联数据及NSTL背景介绍——-NSTL关联数据构建——-NSTL关联数据发布——_NSTL关联数据应用——_NSTL及关联数据发展前