地质调查数据资源描述框架构建方法研究

地质调查智能空间是为地质调查项目人员提供数据获取、组织、存储、集成、综合处理与发布的全过程应用服务的工作空间。为更快地发现、定位和获取地质调查智能空间中各种形态的地质调查数据资源,满足地质调查业务系统之间数据资源交换、集成、共享和发布的需要,促使野外调查、数据传输、数据处理与集成、数据分析评价与应用、数据共享服务等过程对数据的应用变得更加科学,并充分发挥数据价值,本文通过借鉴资源描述框架RDF描述资源的方法和面向对象的思想,研究构建了适用于地质调查智能空间的数据资源描述框架,定义了实体系统和分类系统以及各部分的关系和约束规则,使这些数据资源具有了可识别、可分类、可关联以及可扩展的特性,实现了对数据资源的统一描述,解决了不同数据模型之间的通讯问题,为统一调度与管理数据资源以及最大化挖掘价值奠定了基础。

面向网络监测预警的海量知识存储研究

海量知识的高效管理是网络监测预警发挥效能的前提。为此,提出一种基于图数据库的大规模资源描述框架(RDF)数据存储方法。根据RDF数据的图模型特征,基于启发式的贪婪策略对数据集进行分割,包括子图生成阶段和子图划分阶段,同时采用热点数据动态复制删除的方式实现动态数据流的负载均衡。在3个不同数据集上的对比实验表明,该方法的存储性能优于基于关系型数据库的方法。