基于XML／RDF的MARC元数据描述研究

数字图书馆建设中如何实现元数据的互操作是数字图书馆中元数据组织所面临的主要问题。对元数据互操作方法进行分析，指出元数据映射方法的不足，建议采用基于XML／RDF的标准描述方法解决数字图书馆中元数据互操作的问题。重点研究基于XML／RDF的MARC格式的描述。从而解决传统MARC格式在数字图书馆中应用的问题。这对目前广大图书馆中现存的大量的MARC数据在数字图书馆中的应用具有重要意义。     

基于XML元数据的研究与开发

XML(eXtensible Markup Language)可扩展标记语言是W3C组织于1998年2月发布的第二代Internet网页设计语言标准。XML的出现为Web应用注入了新的活力,其自定义标记语言的特点使标记更加灵活,语义明确。XML把显示格式从文档中分离出去,并使超链接属性具有自动跟踪功能。对XML元数据进行了相应的开发,创建和使用可搜索的元数据,使现有Web中的信息更加有用,可快速准确地获得所需数据,从而大大地提高了搜索引擎的效率。     

基于XML的元数据相关应用研究

元数据作为一种编码体系,在数据管理中占据着重要的地位。本文从元数据的概念、相关格式、携带工具(RDF),以及XML的相关概念入手,探讨了元数据的资源描述框架(RDF)及其在数字图书馆和数字博物馆中的应用。     

基于XML的电子文件元数据捕获系统研究

该文按照OAIS参考模型的概念对电子文件元数据捕获系统进行完整的功能建模分析及体系架构设计,参照国家元数据标准完成系统实现,利用XML相关技术对所捕获结果进行有效性验证,可以确保捕获数据的真实性、有效性和完整性,满足用户的需求。     

数字图书馆中XML元数据的存储模式及其优化

1 简介在数字图书馆领域的研究当中,描述性的元数据用来记录实际的馆藏对象的关键特征值。由于很多信息发现的方法并不直接检索实际的馆藏对象,而是检索对象的描述性元数据,因此对于数字图书馆中元数据存储模式的研究,无论从实际应用还是从理论研究方面来看,都具有相当大的实际价值和理论意义。数字图书馆中的元数据通常是以XML文档作为其表现形式,但同时又具有一些鲜明的特点,而元数据的存储与查询子系统的性能直接关系到整个数字图书馆系统的整体性能。迄今为止,国内外的一些相关研究成果已经提供了一些可行     

基于元数据的电子政务数据交换的研究

如何方便快捷的实现数据交换是目前电子政务建设中非常重要的一环,尽管目前已经存在一些技术可以实现数据交换目的,但是总是存在着一些问题。文章从数据交换元数据的讨论着手,提出了基于元数据的数据交换系统模型,探讨了数据交换系统中元数据的定义及作用。     

基于元数据的关系模式等价性评价机制

借助于 Web,异地分布的异构关系数据进行融合与交互成为可能 ,提出具有不同模式描述的关系数据自动地进行融合和交互的第一步是对关系模式进行基于语义信息的等价性评价这一概念 ;提出关系模式等价的定义、及其具有自反性、传递性和对称性的性质 ;提出关系模式描述文件这一元数据的定义和生成规则、并给出其 DTD;最后给出并实现了算法     

一种基于XML的元数据模型设计方法的研究

元数据在网络信息资源的管理、存储和检索中发挥着重大的作用。目前业界对于元数据的定义和管理都还没有统一的标准。在现有元数据标准的基础上进行扩展,并提出一种基于XML的元数据模型的设计方法,在元数据的层次上来定义和管理资源。     

基于元数据和XML的通信网仿真资源描述与管理研究

通信网仿真已成为M&S的研究热点,如何管理通信网仿真资源是提高仿真系统开发效率的关键。提出基于元数据和XML的仿真资源描述与管理框架。采用XML定义与表示仿真资源的元数据描述模型,并设计了基于Web的仿真资源管理系统,使用户通过系统平台实现对仿真资源的共享、重用与互操作。     

基于XML模式的作业描述语言的设计与处理

作业描述语言为远程教育中的Web作业管理系统，提供了一套基于XML的分割、表示与处理半结构化作业数据的解决方案，并可为异构型作业管理系统之间交换作业文档提供一种技术规范。介绍了基于XML模式的作业描述语言的设计过程与使用方法，并对XML作业文档的验证、显示与存储等处理方式进行了讨论。     

XML模式蕴含及查询优化研究

文中根据离散模式的特点及其图的蕴含概念引入了独特的模式蕴含概念，经研究得出结论：如果模式2蕴含于模式1，则在已知模式1的查询结果时，求模式2时的搜索空间可大大地减小，另外，如果已知模式2的查询结果时，则至少立即就可知模式l的若干个查询结果。这一研究成果被直接用于改善查询效率。     

加强信息安全风险评估工作的研究

针对目前异构数据库间通信的问题,提出了种基于XML的数据交换技术.在具本实现过程中,进一步研究了XML模式与关系模式相互转换的方法,并给出了转换算法和转换规则。同时对XML模式中的语义约束同关系模式中的完整性约束之间的相互转换方法进行了分析。     

基于Schema的XML文档到关系数据库的转换

XML已成为Internet数据表示和数据交换的标准,XML在不同的领域得到了广泛的应用,越来越多的数据采用XML格式表示,因此如何有效存储和查询XML数据已成为研究的热点问题。对基于XML Schema的XML文档在关系数据库中的存储进行了说明,提出了相应的存储方法,并实现了XML文档到关系数据库的转换。     

基于XML的Web应用安全缺陷特征库设计

分析了Web应用中存在的主要安全缺陷,设计了一种基于XML的Web应用安全缺陷特征库模型—WAML,讨论了WAML的具体描述内容,并给出了Web应用安全管理系统的设计方案。     

Constraint Preserving Transformation from Relational Schema to XML Schema

XML has become the standard for publishing and exchanging data on the Web. However, most business data is managed and will remain to be managed by relational database management systems. As such, there is an increasing need to efficiently and accurately publish relational data as XML documents for Internet-based applications. One way to publish relational data is to provide virtual XML documents for relational data via an XML schema which is transformed from the underlying relational database schema such that users can access the relational database through the XML schema. In this paper, we discuss issues in transforming a relational database schema into the corresponding XML schema. We aim to preserve all integrity constraints defined in a relational database schema, to achieve high level of nesting and to avoid introducing data redundancy in the transformed XML schema. In the paper, we first propose a basic transformation algorithm which introduces no data redundancy, then we improve the algorithm by exploring further nesting of the transformed XML schema.     

基于模式的XML文档相似度算法

提出一种基于XML模式的文档相似度算法,其中,XML模式间的相似度是XML文档聚类的重要依据,元素是XML模式的主体,模式的相似度由元素相似度组成,该算法综合考虑XML模式中元素的结构和语义信息,进一步提高计算相似度的精度。另外,该算法通过计算XML模式间的相似度,可以降低算法的复杂度,提高聚类的准确性,易于提取聚簇的通用XML模式。     

基于代价的XML Schema到关系模式的映射策略研究

XML作为一种数据交换的国际标准,已经广泛应用于各个领域,如何准确地实现XML与关系数据库的转换已经成为一个重要的研究课题。本文主要研究XML Schema到关系模式的映射方法,通过对XML Schema的结构和语法进行分析,提取元素的语义信息,找到真正的复杂类型的元素,将XML Schema转换为E_Schema,E_Schema表达方式简单且信息完整,结合基于查询代价的思想对E_Schema进行处理,得到最优模式,再将其转换成关系模式,而且能保持原有的层次关系,从而实现了一个更为简单、完善的映射方案。     

基于RDF的空间元数据描述与资源发现

讨论了基于XML/RDF的异构空间元数据无缝集成和RDF在分布式空间数据资源发现上的应用。