随着网络感知能力的增强,网络中产生了海量的、多源异构的网络感知信息,各种感知信息将给网络创新和应用创新带来强大的推动力,如何高效地组织管理已获取的感知信息,以便提高感知信息的有效利用成了必须要解决的问题。数据虚拟化针对多源异构的数据集,基于元数据实现对数据的统一访问与集成,因此也适用于多源异构的网络感知信息的集成管理。目前数据虚拟化采用传统的树型结构对元数据组织,未考虑数据源之间同类网络感知信息的元数据关系。随着网络感知信息的不断增长,元数据树的高度也不断增长,查询效率会明显将低。本文在数据虚拟化基础上研究一种元数据分簇组织方法。论文主要研究工作及贡献如下:首先,针对网络感知信息的多源异构性问题,研究设计了感知信息的统一描述方式。用XML语言设计网络感知信息的标签格式与结构,标签<information></information>之间表示一条感知信息,共包括感知信息的类别名称、来源、存储位置、具体描述及相关参数五个部分。其次,针对数据虚拟化系统中元数据组织所采用的树结构存在的查询效率低的问题,考虑到对同类数据的元数据可以进行统一的组织,研究提出了网络感知信息的元数据分簇组织方法,能够有效缩短树结构的高度,提高查询效率。在元数据分簇组织结构中,每个簇对应一个网络感知信息类。为了有效获取源数据集中的分类簇及数目,本文采用经典的层次聚类算法对不同源中不同类的感知信息经过封装形成的XML文档进行聚类,然后将聚类生成的簇上传到数据虚拟化系统,利用系统自动提取数据源的元数据的优势,实现相应网络感知信息类对应元数据的分簇组织。最后,针对从WAP网关获取的移动互联网感知信息数据源,设计构建了一个数据虚拟化原型系统,能够实现对多源异构数据的统一访问和集成。另外,重点对本文提出的网络感知信息的元数据分簇组织方法进行性能测试,与数据虚拟化系统目前采用的传统的树型结构进行对比,测试结果表明本文提出的方法在保证查全率的同时,查准率平均提高了10.3%,查询效率也有了一定的提高。