| 附件 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 英文缩略表 | 第17-18页 |
| 第一章 引言 | 第18-31页 |
| 1.1 选题背景 | 第18-20页 |
| 1.2 研究目的和意义 | 第20-21页 |
| 1.2.1 研究目的 | 第20页 |
| 1.2.2 研究的意义 | 第20-21页 |
| 1.3 国内外研究进展 | 第21-27页 |
| 1.3.1 国外研究进展 | 第21-26页 |
| 1.3.2 国内研究进展 | 第26-27页 |
| 1.3.3 问题的提出 | 第27页 |
| 1.4 研究难点 | 第27-28页 |
| 1.5 研究方法与技术路线 | 第28-29页 |
| 1.5.1 研究方法 | 第28页 |
| 1.5.2 研究的技术路线 | 第28-29页 |
| 1.6 研究内容 | 第29-31页 |
| 第二章 数据溯源的基础理论研究 | 第31-36页 |
| 2.1 数据溯源的定义 | 第31-32页 |
| 2.1.1 词典定义 | 第31页 |
| 2.1.2 W3C对于数据溯源的定义 | 第31-32页 |
| 2.2 数据溯源相关概念的辨析 | 第32页 |
| 2.2.1 数据溯源与元数据的比较 | 第32页 |
| 2.2.2 数据溯源与信任计算关系 | 第32页 |
| 2.3 数据起源的应用 | 第32-33页 |
| 2.4 数据溯源的分类 | 第33-35页 |
| 2.4.1 基于数据库的数据溯源 | 第33页 |
| 2.4.2 基于科学工作流的数据溯源 | 第33-34页 |
| 2.4.3 网络环境下的数据溯源 | 第34页 |
| 2.4.4 语义网环境下的数据溯源 | 第34-35页 |
| 2.5 数据起源的追踪方法 | 第35-36页 |
| 第三章 语义WEB环境下数据溯源模型的比较研究 | 第36-43页 |
| 3.1 语义WEB环境下的数据溯源模型 | 第36-40页 |
| 3.1.1 DCMI元数据术语 | 第36-37页 |
| 3.1.2 OPM模型 | 第37-38页 |
| 3.1.3 PV模型 | 第38页 |
| 3.1.4 VoIDP溯源模型 | 第38-39页 |
| 3.1.5 PROV本体模型 | 第39-40页 |
| 3.2 数据溯源模型的比较研究 | 第40-42页 |
| 3.2.1 来源和目的的比较 | 第41页 |
| 3.2.2 资源描述角度的比较 | 第41页 |
| 3.2.3 主要服务对象和解决的问题比较 | 第41页 |
| 3.2.4 标注方式的比较 | 第41页 |
| 3.2.5 词汇表结构的比较 | 第41-42页 |
| 3.3 讨论 | 第42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 PROV模型在WEB中的应用 | 第43-52页 |
| 4.1 W3C的PROV系列标准 | 第43页 |
| 4.2 PROV模型的构建角度与核心构成要素分析 | 第43-46页 |
| 4.2.1 PROV模型的构建角度 | 第43-44页 |
| 4.2.2 PROV模型的核心构成要素分析 | 第44-46页 |
| 4.3 基于PROV的应用情境和应用模型构建 | 第46-50页 |
| 4.3.1 实体分析和代码描述 | 第46页 |
| 4.3.2 活动分析和代码描述 | 第46-47页 |
| 4.3.3 利用和产生分析和代码描述 | 第47页 |
| 4.3.4 代理和责任分析和代码描述 | 第47页 |
| 4.3.5 角色分析和代码描述 | 第47-48页 |
| 4.3.6 衍生和修订分析和代码描述 | 第48页 |
| 4.3.7 计划分析和代码描述 | 第48-49页 |
| 4.3.8 时间分析和代码描述 | 第49页 |
| 4.3.9 可替代的实体和特例(泛化)分析和代码描述 | 第49-50页 |
| 4.4 PROV模型的WEB应用特征分析 | 第50-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 WEB应用中溯源本体的信息定位和查询机制研究 | 第52-63页 |
| 5.1 引言 | 第52页 |
| 5.2 起源记录的识别 | 第52-53页 |
| 5.2.1 资源与信息资源的关系 | 第53页 |
| 5.2.2 起源、起源记录、起源URI及目标URI的关系 | 第53页 |
| 5.3 起源记录的定位 | 第53-57页 |
| 5.3.1 将起源加入HTTP头文件 | 第54-56页 |
| 5.3.2 将起源嵌入内容表达 | 第56-57页 |
| 5.4 数据起源的查询服务机制 | 第57-58页 |
| 5.4.1 直接的HTTP查询服务 | 第57-58页 |
| 5.4.2 SPARQL查询服务 | 第58页 |
| 5.5 实例验证 | 第58-62页 |
| 5.5.1 采用RDFa将PROV本体嵌入HTML网页 | 第58-61页 |
| 5.5.2 采用HTTP查询服务实现查询 | 第61-62页 |
| 5.6 本章小结 | 第62-63页 |
| 第六章 基于PROV本体模型的WEB内容溯源 | 第63-76页 |
| 6.1 引言 | 第63-64页 |
| 6.1.1 衍生、替代和泛化关系分析 | 第63页 |
| 6.1.2 PROV实体的扩展分析 | 第63-64页 |
| 6.2 网页内容信息溯源方案 | 第64-66页 |
| 6.2.1 网页内容的的变化过程分析 | 第64页 |
| 6.2.2 网页内容的属性特征分析 | 第64-65页 |
| 6.2.3 网页内容的起源自动发现方案 | 第65-66页 |
| 6.3 基于网页内容追溯的实例验证 | 第66-73页 |
| 6.3.1 样本选取和实验平台 | 第67页 |
| 6.3.2 聚类前处理过程 | 第67-70页 |
| 6.3.3 采用K-means算法实现文本聚类 | 第70-71页 |
| 6.3.4 聚类实现 | 第71-72页 |
| 6.3.5 语义化元数据的产生 | 第72-73页 |
| 6.3.6 文本最大相似度计算 | 第73页 |
| 6.4 WEB内容溯源及验证 | 第73-75页 |
| 6.5 本章小结 | 第75-76页 |
| 第七章 语义关联数据溯源元数据发布研究 | 第76-92页 |
| 7.1 引言 | 第76页 |
| 7.2 关联数据发布的特征 | 第76-77页 |
| 7.2.1 不同提供者可在同一命名空间发布数据 | 第76页 |
| 7.2.2 数据连接和数据维护的特征 | 第76-77页 |
| 7.2.3 关联数据是一个数据供应链 | 第77页 |
| 7.2.4 关联数据往往由第三方发布 | 第77页 |
| 7.3 溯源实体的选择 | 第77-78页 |
| 7.3.1 数据、元数据和元数据溯源的关系 | 第77-78页 |
| 7.3.2 有状态和无状态的资源的选择 | 第78页 |
| 7.4 溯源粒度的选择 | 第78-79页 |
| 7.4.1 基于命题的溯源元数据 | 第79页 |
| 7.4.2 基于数据集的溯源元数据 | 第79页 |
| 7.5 关联数据发布工具选择 | 第79-81页 |
| 7.5.1 D2R SERVER | 第80页 |
| 7.5.2 Sparql终端查询 | 第80-81页 |
| 7.6 溯源的方法 | 第81页 |
| 7.7 基于D2R的教学科研数据集的发布框架 | 第81-82页 |
| 7.8 案例验证 | 第82-91页 |
| 7.8.1 现有的教学和科研数据库表结构 | 第82-86页 |
| 7.8.2 语义扩展,复用公共本体和溯源本体 | 第86-87页 |
| 7.8.3 界面实现 | 第87-90页 |
| 7.8.4 基于数据集的溯源元数据配置 | 第90-91页 |
| 7.9 本章小结 | 第91-92页 |
| 第八章 总结与展望 | 第92-94页 |
| 8.1 主要成果与创新 | 第92-93页 |
| 8.1.1 主要成果 | 第92页 |
| 8.1.2 创新点 | 第92-93页 |
| 8.2 后续研究展望 | 第93-94页 |
| 参考文献 | 第94-104页 |
| 附录 | 第104-106页 |
| 致谢 | 第106-107页 |
| 作者简历 | 第107页 |
