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| 內容簡介： |
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在介绍相关研究背景与意义、国内外研究现状、相关理论方法的基础上，本书阐述面向关联数据的地理空间数据语义关联网络构建方法，包括构建地理空间元数据在空间、时间、专题三个特征的本体、设计地理空间元数据语义关联模型、研究多种语义形态下地理空间数据语义关系判断及语义相关度计算方法、对构建的语义关联网络实例进行优化分析等，并通过开发地理空间元数据语义关联网络应用系统验证网络的应用效果，*后对地理空间元数据语义关联网络的构建及应用进行总结和展望。
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| 關於作者： |
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诸云强[1]，1977年10月30日出生于江西广丰县，中国科学院地理科学与资源研究所副研究员，地球系统科学信息共享中心副主任，所信息化领导小组成员，中国自然资源学会青年委员会委员，中国计算机学会会员。
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| 目錄：
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目录
第1章绪论1
1.1研究背景1
1.1.1大数据背景下地理空间数据语义发现与智能推荐的需求1
1.1.2关联数据是数据语义发现与智能推荐的有效实践2
1.1.3高精度地理空间数据语义关联模型的必要性3
1.2研究意义5
1.3国内外研究现状6
1.3.1地理空间元数据标准与表达方式研究现状6
1.3.2地理空间关联数据的发展8
1.3.3地理空间数据语义相关度研究现状10
1.4小结13
第2章基础理论14
2.1主要概念14
2.1.1语义网络与知识图谱14
2.1.2元数据与元数据框架16
2.1.3元数据语义关联网络17
2.2主要理论方法17
2.2.1国际资源标识符（IRI）17
2.2.2资源描述框架（RDF）18
2.2.3地理空间本体（Ontology）19
2.2.4复杂网络（complex network）21
2.3地理空间元数据23
2.3.1地理空间元数据的作用23
2.3.2地理空间元数据的特性24
2.3.3地理空间元数据的主要内容24
2.4小结25
第3章地理空间元数据的语义26
3.1地理空间元数据主要语义特征26
3.1.1空间特征26
3.1.2时间特征27
3.1.3专题特征29
3.2地理空间元数据主要语义关系30
3.2.1空间语义关系30
3.2.2时间语义关系36
3.2.3专题语义关系40
3.3语义关联指标41
3.4小结43
第4章地理空间元数据语义关联模型44
4.1地理空间元数据关联模型形式化44
4.2语义元素46
4.2.1空间语义元素46
4.2.2时间语义元素48
4.2.3专题语义元素49
4.2.4来源语义元素50
4.3一维语义关联模型50
4.3.1空间语义关联模型51
4.3.2时间语义关联模型52
4.3.3专题语义关联模型54
4.4多维语义关联模型55
4.4.1空间-时间语义关联模型56
4.4.2空间-专题语义关联模型57
4.4.3时间-专题语义关联模型59
4.4.4空间-时间-专题语义关联模型60
4.5小结62
第5章地理空间元数据语义关系判断及语义相关度计算63
5.1问题的提出63
5.2空间语义关联谓词及关联强度64
5.2.1空间拓扑关系语义相关度66
5.2.2空间度量关系语义相关度67
5.3时间语义关联谓词及关联强度70
5.3.1多个时间实体之间语义关联谓词及关联强度的计算70
5.3.2多个时间实体之间语义关联谓词的判断72
5.3.3任意两个时间实体基本拓扑关系和方向关系73
5.3.4时间度量关系74
5.4专题语义关联谓词及关联强度74
5.4.1专题关键词的语义相似度76
5.4.2专题类别的语义相关度77
5.5多维语义相关度计算78
5.5.1二维语义相关度79
5.5.2三维语义相关度79
5.6层次分析法求关联指标权重80
5.6.1建立语义相关度的指标层次结构80
5.6.2构造判断矩阵并赋值82
5.6.3一致性检验并计算权向量83
5.7小结86
第6章地理空间元数据语义关联网络构建与评价87
6.1数据分析87
6.1.1地理空间元数据88
6.1.2语义本体数据89
6.1.3地理空间基础数据库96
6.2地理空间元数据语义关联网络构建流程与关键问题97
6.2.1构建流程97
6.2.2构建关键问题99
6.3关联网络构建100
6.3.1语义元素标准化100
6.3.2一维关联网络实例101
6.3.3多维关联网络实例117
6.4关联网络中心性分析与评价125
6.4.1核心语义关联网络125
6.4.2网络中心性指标128
6.4.3关联网络中心性分析129
6.5小结140
第7章地理空间元数据语义检索系统141
7.1系统功能设计141
7.1.1主要功能142
7.1.2辅助功能143
7.2原型系统实现144
7.2.1系统部署与界面简介144
7.2.2语义关系检索模块146
7.2.3关键词检索模块149
7.3系统检索效果评价150
7.3.1空间特征检索150
7.3.2专题-空间特征检索153
7.4小结155
第8章结论与展望156
8.1主要成果156
8.2创新点158
8.3研究展望159
8.4小结160
参考文献161
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| 內容試閱：
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前 言
随着网络地理信息系统、元数据、地理信息服务、Web 2.0等技术的发展，地理空间数据（显式的矢量和栅格数据，以及隐式的含有空间位置的调查、统计数据等）在互联网上得到了广泛的传播和共享利用。Michael F. Goodchild（2007年）和李德仁等（2009年）提出了自发地理信息和新地理信息时代的概念，指出人人都是地理信息使用者和提供者的地理信息协作生产和传播共享的新趋势。在这样的环境下，地理空间数据将以一种前所未有的速度急剧增长，人们面临的将是浩瀚的、分散在网络上的地理空间数据。因此，如何精确发现用户需要的地理空间数据，并把相关的地理空间数据智能推荐给用户，是当前和未来地理信息共享急迫需要解决的问题。
网络环境下地理空间数据的精确发现和智能推荐的关键在于地理空间数据的语义关联。由于缺乏语义的关联，现有的地理空间数据服务相互独立或者仅通过关键词匹配进行弱关联，直接导致查不全、查不准的问题，更不能提供自动的启发式服务（以用户数据需求为核心，通过语义关联，自动启发用户还有哪些相关的数据可以使用），严重阻碍了地理空间数据的高效共享。
关联数据（Linked Data）被认为是语义网的一种实现，它通过明确的语义表达，使得不同领域、来源和结构的数据可以相互链接，从而促进数据的查找、集成与利用，为构建一个富含语义、人机都可理解的、互连互通的全球数据网络奠定基础。关联数据于2006年提出后，受到了国外发达国家政府、科技界和工业界的广泛关注。
2007年，W3C启动了链接开放数据项目（Linking
Open Data, LOD）。截至2011年9月，LOD已经收录295个数据集，包含316.34亿条RDF（Resource Description Framework，资源描述框架）三元组，以及5.04亿条RDF链接，涵盖了多媒体、地理、政府部门、出版物、跨领域的数据、生命科学数据、网络用户贡献的数据等。美国政府、英国政府也采用关联数据技术将政府开放数据转换为关联数据。美国已经发布了60.4亿个开放政府数据RDF三元组，英国已经将环境、财政、法规、地理位置（邮编、行政区划等）、政府机构、统计、交通等数据发布为关联数据。一些知名的企业集团如英国广播公司BBC、纽约时报、路透社、百思买等，纷纷采用关联数据发布多媒体、新闻等数据。
国内对关联数据的研究才刚刚起步，仅有的文献主要集中在图书、情报领域，且多为概述、综述性研究，数据发布与实践研究较少。
关联数据研究的前提和难点是如何抽取资源对象的语义并自动建立相互间的关联关系。
地理空间元数据是对地理空间数据标识、内容、质量、服务方式等的描述，是当前地理空间数据共享服务的主要方法和形态。近30多年来，世界各国在网络上发布了规模巨大的地理空间元数据，如美国地理空间数据总门户、全球变化主目录、欧洲空间信息基础设施，中国测绘成果分发服务网、地球系统科学数据共享平台等。地理空间元数据中蕴含着丰富的地理空间数据语义，如主题分类、属性内容、时空范围、数据精度和结构、来源出处等，为地理空间数据语义抽取和自动关联提供了理想的语料库。同时，发展和完善现有的元数据技术，对传统元数据进行显式的语义标注与关联，对于提升地理空间数据共享服务具有重要的基础性作用。
在此背景下，本书面向网络地理空间数据高效共享的迫切需求，瞄准关联数据前沿研究的难点，开展基于元数据语义的地理空间数据关联方法研究，其目标是研究探索一种在数据层面上自动构建地理空间数据之间关联的方法。
首先，从理论方法的角度来讲，构建地理空间数据语义关联模型，研究语义相关度计算方法，并对语义关联网络中弱关联进行优化分析，为大规模构建、存储地理空间多维关联数据网络提供可行性的技术方法，推动地理空间关联数据的发展，为其他领域关联数据的构建提供借鉴。
其次，在应用价值上，地理空间元数据语义关联网络丰富了地理空间关联数据的语义关系、提高了关联强度的度量精度，可以大大促进地理空间数据共享和集成。地理空间概念之间丰富的语义关系可以被其他关联数据链接和应用，扩大地理空间关联数据的服务价值，更好地支撑地理信息服务、人地关系可持续发展和全球变化研究。
最后，在重大需求上，可以直接为我国正在实施的各类信息共享工程和平台服务，如国家电子政务自然资源和地理空间信息库、国家科技基础条件平台等，促进不同领域、不同类别科技资源的高效、智能的关联共享和集成服务，提升科技资源的共享效益。
地理空间元数据语义关联网络的构建与应用研究从逻辑上可分为两个阶段。第一阶段建立地理空间元数据语义关联网络模型；第二阶段构建地理空间元数据语义关联网络实例，基于实例开发地理空间元数据语义关联网络应用系统原型。全书分为以下8章。
第1章 绪论。首先介绍了研究背景，从三个角度分析大数据背景下，地理空间数据语义发现和智能推荐对地理空间元数据语义关联网络构建的需求；然后论述本书的立题依据和主要意义；最后从元数据的标准、地理空间关联数据、地理空间语义相关度计算三个方面进行研究现状的总结。
第2章 基础理论。首先对本书中的主要概念以及相关概念进行了界定；然后，论述了本书涉及的主要技术（IRI，RDF）；最后介绍了本书的研究对象地理空间元数据的主要特征。
第3章 地理空间元数据的语义。从空间、时间、专题三个角度对地理空间元数据的语义特征、语义关系进行了深入分析；构建了地理空间元数据在空间、时间、专题三个语义维度的语义关联指标体系，为地理空间元数据之间语义相关度的计算奠定了基础。
第4章 地理空间元数据语义关联模型。介绍了语义关联网络的形式化表达方法及相关要素的定义；深入地分析地理空间元数据中空间、时间、专题、来源四类语义元素的表达形式；定义了一维、多维的关联模型，并给出了不同的语义关联模型中语义关联谓词的取值范围。
第5章 地理空间元数据语义关系判断及语义相关度计算。介绍了专题语义关系及相关度、空间语义关系及相关度、时间语义关系及相关度和多维语义关系及相关度的计算模型。最后介绍了利用层次分析法求关联指标权重。
第6章 地理空间元数据语义关联网络构建与评价。构建地理空间元数据语义关联网络实例，并对其进行优化和中心性分析。首先对元数据集合和地理空间基础数据进行分析；然后根据元数据介绍构建语义关联网络的思路；进而提取语义元素并构建一维（专题、空间、时间）和多维（专题-空间、专题-时间、空间-时间、专题-空间-时间）的语义关联网络、对关联网络中语义关系和语义相关度进行分析；最后对构建的关联网络进行优化分析并计算网络的中心性。
第7章 地理空间元数据语义检索系统。开发基于地理空间元数据语义关联网络的原型系统地理空间元数据语义检索系统。该系统主要实现了语义关系检索、关键词检索、关联可视化、语义推荐等功能。
第8章 结论与展望。对全文进行总结，给出本书的主要研究成果和创新点，总结研究过程中的难点及体会，对今后的研究方向进行展望。
本书在研究与撰写过程中的作者主要分工如下。
赵红伟：地理空间元数据语义关联网络实例的构建，地理空间元数据语义检索系统的开发，初稿撰写等。
诸云强：地理空间元数据语义关联指标的构建，地理空间元数据语义关联模型和语义相关度算法的指导，初稿修改等。
本书的编写和出版得到了以下项目的资助：科技基础性工作专项重点项目（2013FY110900）、贵州省公益性基础性地质工作项目（黔国土资地环函[2014]23号）、国家自然科学基金项目（41631177）、国家自然科学基金项目（41371381）、农业基础性长期性科技工作（Y2017LM07）、中国农业科学院科技创新工程（CAAS-ASTIP-2016-AII）。
特别感谢国家地球系统科学数据共享平台（2005DKA32300）为本书提供实验数据的支持。
限于作者水平，加之时间紧迫，书中错误、疏漏之处难免，敬请广大读者批评和指正。
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