【摘 要】
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在当今互联网迅猛发展的大数据时代,信息和数据呈现爆炸式增长,产生了海量数据供我们处理和使用。政府开放数据工作的推进更是迎来了大数据发展的提速期。开放数据是巨大的生产力,政府数据开放平台的数量也与日俱增。我国省域和城市地方政府数据开放平台已有193个,开放数据的发展卓有成效,开放的数据集数量也达到三十多万个。重用这些数据集对社会经济、政治、生产生活的发展尤为关键,准确找到所需的数据集就成为了新的研究
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在当今互联网迅猛发展的大数据时代,信息和数据呈现爆炸式增长,产生了海量数据供我们处理和使用。政府开放数据工作的推进更是迎来了大数据发展的提速期。开放数据是巨大的生产力,政府数据开放平台的数量也与日俱增。我国省域和城市地方政府数据开放平台已有193个,开放数据的发展卓有成效,开放的数据集数量也达到三十多万个。重用这些数据集对社会经济、政治、生产生活的发展尤为关键,准确找到所需的数据集就成为了新的研究热点。提高数据集的Web搜索可发现性成为促进数据流动、构建数据生态系统的关键举措之一。谷歌的一站式搜索引擎填补了数据集搜索的空白,但存在收录数据集不全面和缺少时空搜索两个局限性。采用Schema.org词汇表标注的数据集更容易被搜索引擎抓取到。语义标注是数据集搜索的基础,Schema.org词汇表是语义标注的基础。因此,本文做了以下工作:(1)构建时空本体。根据国内开放数据平台的情况,结合时间和空间属性建立一个时空本体重要术语词表。复用现有本体,结合术语词表,确定本文的时空本体的类和类之间的关系以及属性,定义类和类之间的关系以及属性,构建时空本体。(2)对数据集进行语义标注。爬取数据集的元数据,添加时间属性和空间属性。将元数据映射到Schema.org词汇表上,以JSON-LD的编码方式进行结构化处理,生成标注代码。将标注代码添加到网页源代码中,生成新的网页URL并进行验证,即完成了数据集的语义标注。(3)数据集的时空搜索。爬取标注的结构化数据并存储到CSV文件中,然后搭建Neo4j数据集搜索系统,将CSV文件依次导入Neo4j图数据库中,在此基础上通过时间信息或空间信息对数据集进行搜索。
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