| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-10页 |
| 1 绪论 | 第12-21页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-18页 |
| 1.2.1 关联数据集统计及互链研究 | 第13-14页 |
| 1.2.2 关联数据集映射研究 | 第14-16页 |
| 1.2.3 基于语义相似度的本体映射研究 | 第16-18页 |
| 1.2.4 分析与总结 | 第18页 |
| 1.3 本文的研究内容与结构 | 第18-20页 |
| 1.3.1 本文的研究内容 | 第18-19页 |
| 1.3.2 本文的结构安排 | 第19-20页 |
| 1.4 创新点 | 第20-21页 |
| 2 相关理论和技术 | 第21-28页 |
| 2.1 关联数据集映射 | 第21-24页 |
| 2.1.1 关联数据集映射问题 | 第21-22页 |
| 2.1.2 关联数据集互链现状 | 第22-24页 |
| 2.2 关联数据集映射技术 | 第24-26页 |
| 2.2.1 关联数据集元数据层面描述 | 第24-25页 |
| 2.2.2 关联数据映射语言 | 第25页 |
| 2.2.3 基于语义相似度计算的本体映射 | 第25-26页 |
| 2.3 现有的关联数据集映射效果 | 第26-28页 |
| 3 关联数据集混合式映射模型构建 | 第28-41页 |
| 3.1 关联数据集混合式映射的提出 | 第28-31页 |
| 3.1.1 关联数据集中词汇表使用情况 | 第28-29页 |
| 3.1.2 关联数据集元数据描述情况 | 第29-30页 |
| 3.1.3 关联数据集之间的RDF互链 | 第30-31页 |
| 3.2 关联数据集混合式映射的理论基础 | 第31-36页 |
| 3.2.1 VOID语言 | 第32-35页 |
| 3.2.2 R2R映射语言 | 第35-36页 |
| 3.2.3 基于语义相似度计算的本体映射 | 第36页 |
| 3.3 关联数据集混合式映射模型 | 第36-41页 |
| 3.3.1 混合式映射模型体系结构 | 第36-39页 |
| 3.3.2 混合式映射模型层次及关系 | 第39-41页 |
| 4 关联数据集混合式映射策略 | 第41-65页 |
| 4.1 基于VOID语言的关联数据集元数据描述 | 第41-55页 |
| 4.1.1 VOID语言对数据集的著录描述 | 第41-52页 |
| 4.1.2 VOID信息的部署 | 第52-54页 |
| 4.1.3 VOID描述发现 | 第54-55页 |
| 4.2 基于R2R语言的关联数据集映射 | 第55-61页 |
| 4.2.1 基于R2R语言的关联数据集映射的创建 | 第55-59页 |
| 4.2.2 基于R2R语言的关联数据集映射的发布 | 第59-61页 |
| 4.3 基于语义相似度计算的关联数据集映射 | 第61-65页 |
| 4.3.1 WordNet | 第61-62页 |
| 4.3.2 概念的语义相似度计算 | 第62页 |
| 4.3.3 属性的语义相似度计算 | 第62-64页 |
| 4.3.4 综合相似度计算 | 第64-65页 |
| 5 关联数据集混合式映射实例分析—以DBpedia、LinkedMDB、Geonames数据集为例 | 第65-83页 |
| 5.1 关联数据集混合式映射实例中的数据集 | 第65-70页 |
| 5.2 DBpedia、LinkedMDB和Geonames的VOID语言描述 | 第70-75页 |
| 5.3 DBpedia、LinkedMDB和Geonames的R2R映射实例分析 | 第75-77页 |
| 5.4 DBpedia、Geonames映射的语义相似度计算实例分析 | 第77-82页 |
| 5.5 混合式映射效果评价 | 第82-83页 |
| 6 总结与展望 | 第83-85页 |
| 6.1 总结 | 第83页 |
| 6.2 未来工作的展望 | 第83-85页 |
| 参考文献 | 第85-89页 |
| 致谢 | 第89页 |
