元数据在P2P网络下查询改进中的应用

针对P2P网络中由于查询条件的弱语义和粗粒度、检索效率低下以及网络带宽消耗的问题提出了一个基于元数据的高效查询算法,通过在任意P2P数据管理层的基础上建立一个统一的元数据层,各个节点自动抽取共享数据的详细的元数据信息,每个节点不仅保存本地共享数据的元数据信息,而且存储访问过的最感兴趣的数据的元数据信息,并使用数据库对元数据信息进行高效管理,从而使所有节点都具有自我学习的能力,充分利用元数据信息提高检索效率。     

基于元数据的数据整合平台

针对数据资源整合的共性问题,提出了一种基于元数据、结合Web服务与本体技术的数据资源共享与整合平台的实现框架(MDDI).重点讨论了基于JavaCC设计与实现的元数据自动抽取与转换工具,该工具把与各平台相关的元数据自动提取并转换为与平台无关的元数据,实现了基于元模型的元数据集成,为最终实现数据的共享和整合奠定了基础.     

一种学生信息综合服务平台的设计与实现

基于Novell Nsure Identity Manager 3技术,整合了本科生教务教学管理系统、学费管理系统、研究生管理系统、国家助学贷款系统、奖学金管理系统和图书馆管理系统,建立了四川大学学生信息综合服务平台.该平台在统一身份库的基础上,通过元目录技术提供了各个应用子系统用户身份信息的自动同步处理等功能,实现了异构数据在相关子系统的自动流转和信息共享.实践表明,该平台的设计方法,实现了异构数据整合和信息共享,为高校信息化提供了一种有效的解决方案.     

面向对等网信息语义共享的元数据模型框架研究

对等网系统作为一种新型的信息共享模式,往往缺乏对信息语义管理的支持。本文提出了一种基于对等网的信息资源语义共享系统框架,重点对其一体化元数据描述模型进行了设计,结合本体和对等网的相关特征对分布、异构信息资源的语义和相关管理元素进行了封装,并且从元数据知识库的构建、查询处理和信任机制几个方面介绍了元数据摸型的工作机制及关键问题。     

基于网格的空间信息共享技术

分析了空间信息共享技术的现状,针对如何消除"信息孤岛"的问题,提出了基于网格技术的空间信息共享模型.设计了元数据注册服务、元数据查询服务和空间数据服务,并通过实验进行了关键技术验证.实验结果表明,该模型在技术上是可行的,能够集成分布式异构数据资源.     

数据网格中高效的元数据管理策略

在数据网格中,提出了采用完全分布方式、基于智能Cache和语义的元数据管理策略,在管理策略中设计一个元数据管理系统的体系结构SMICC.该体系结构引入了智能Cache和语义信息的方式来对元数据系统进行管理,减少远程访问时间和增加查询的准确度.SMICC可以利用智能Cache和语义信息处理不同的情况,可以根据本地可用的元数据进行查询的分解形成子查询,用户可以从本地Cache中获得元数据查询结果的一部分,剩下的部分可以从远程位置获得.通过语义信息和已有元数据,不仅可以使系统达到更好的扩展性和可用性,而且在保证用户访问质量的同时也提高了访问效率.     

遥感影像Web共享关键技术应用研究

研究海量遥感数据在Web 共享中所需要的网络支撑环境、数据自动入库、数据自动传输、影像高效查询等关键运行技术。在关键技术研究的基础上,详细分析与设计了针对海量遥感数据的可视化查询、浏览及下载功能,并基于 Web服务等相关计算机技术,实现了海量遥感数据共享原型系统,完成海量遥感数据的 Web 共享。
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叙词表及其管理系统在 CERN 生态学数据资源检索中的应用

为了更好地利用 CERN 数据管理与信息共享系统技术平台为广大科研人员提供 CERN 生态学数据资源服务,CERN 需要不断完善平台性能,其中包括提高用户搜索 CERN 数据资源的效率和可靠性.本文分析了导航式搜索、主题式搜索、关键词搜索等三种不同检索方式的优缺点,着重讨论了在关键词搜索方式中,如何引入叙词表的技术来提高检索结果的查全率、查准率和响应速度.本文介绍了叙词表的概念与 CERN 生态学叙词表的构建方法,以及如何将开源的叙词表管理系统 TemaTres 进行汉化,包括关键词浏览功能、关键词扩展功能、关键词自动填完功能、利用扩展后的关键词去搜索 CERN 生态学数据资源元数据功能的汉化实现过程.通过建设并运行 TemaTres 汉化版叙词表管理信息系统,增强了 CERN 生态学元数据中关键词编撰的可控性和规范性,并且在 CERN 数据资源元数据检索中引入了关键词之间的某些简单的语义关系,比如等级关系、等同关系 (即同义词)、相关关系,从而改善了搜索效率,同时为下一步构建生态学本体打下良好基础.     

面向聚合查询的Apache IoTDB物理元数据管理

时间序列数据在能源、制造、金融、气候等领域有着广泛应用,聚合查询是相关分析场景中常见的查询需求,快速获取海量数据的概要信息,对于提高数据分析工作的效率具有重要意义.通过存储元数据加速聚合查询是一种有效的提升聚合查询执行效率的手段,但现有的时间序列数据库都使用时间窗口切分数据,需要对数据进行实时排序和分区,难以适应物联网场景下高并发、大吞吐量的数据写入特点.因此,提出了一种面向聚合查询的ApacheIoTDB物理元数据管理方案.该方案按照数据文件的物理存储特性切分数据,并结合同步计算和异步计算策略,优先保证数据的写入性能.针对时间序列数据中普遍存在的乱序数据,将时间范围重叠的一组文件抽象为乱序文件组并提供元数据,聚合查询会被重写为3个结合物理元数据和原始数据的子查询高效执行.多个数据集上的实验验证了该方案对聚合查询执行效率的提升效果以及不同计算策略对性能的影响.     

基于P2P计算的教育资源库共享系统研究

E-learning的有效实施需要将现有异构教育资源库进行集成,提供一个大规模的资源共享平台.深入分析了e-learning对资源共享的目标和教育资源库管理系统的发展趋势,介绍了P2P计算的分类和JXTA开发平台的技术优势.在此基础上,设计了一种混合P2P结构的教育资源库共享系统,给出了基于JXTA平台的系统体系结构与实现方案,详述了利用XML元数据与本体实现数据库与文件资源发布的机制及支持元数据搜索的查询算法.应用P2P技术和本体解决了分布式异构性教育资源的共享问题.     

海量影像数据库管理系统关键技术研究

随着卫星遥感以及航空摄影技术的发展,人们可以更快、更廉价地获得各种高分辨率的影像。为了对这些不断增加的海量数据进行管理,空间数据库无疑是一种最好的方法,它不但可以提供更快、更方便的数据管理,同时还支持不同用户对数据同时安全访问。由于影像数据库中会存储各种异构的数据源,在目前的影像数据库管理系统中,只提供分散的元数据的管理策略,但是用户在进行搜索和定位的过程中需要一种全局的元数据。论文研究如何利用分散的元数据生成一种查询所需的集中存储的元数据信息,同时提出了如何利用空间元数据来辅助快速搜索和定位所需要的影像资料的策略。最后在系统中实现了基于关键词和空间范围的搜索,实验表明具有较高的效率。     

基于Internet的元数据管理模式研究——以地理信息元数据管理为例

1 引言通讯和计算机技术的发展使信息成为国民经济和社会发展的重要资源,目前社会各个部门都在挖掘自己的信息资源整理和改善行业内部的数据库,在管理和应用这些海量信息的同时,一个突出的问题就是怎样有效地管理和组织海量的数据。元数据机制是解决上述问题的有效手段,随着各行业元数据标准的推出,行业内部海量数据的组织有了一定的规则。但是在基于这些规则的基础上怎样有效地实现海量数据的管理,这就为元数据的管理提出了更高的要求。     

Dynamic Security Assertion Markup Language: Simplifying Single Sign-On

Growth in the use of business process outsourcing and collaborative platforms is driving the demand for organizations to selectively share the identity information they maintain about their users with other partners. Widely accepted protocol such as the Security Assertion Markup Language (SAML) are designed to deliver single sign-on (SSO) and other security attributes, but although organizations can gain significant business value by using federated identity management techniques, they continue to face major implementation hurdles (such as wanting to scale from fewer than 10 partners to dozens, hundreds, or even thousands of them). Dynamic SAML takes advantage of security best practices and the exchange of configuration information to minimize the manual steps that administrators must currently perform to configure SAML connections securely. Although it isn't yet possible to completely automate a decision of human trust, dynamic SAML can automate the underlying exchanges to make this decision fast, simple, and secure.     

计算资源共享平台中非集中式的元数据管理

提出了计算资源共享平台中的一种非集中式元数据管理方法,它利用对等网络的方式把数据和元数据分散到网络上的其他节点,而不是在后台服务器端。该方法可以在平台运行数据密集型应用时支持大容量的并行工作机读写数据,同时具有随机的访问、灵活的访问粒度、支持高负载的并行读写的特点。运用了分布式哈希表技术,把大容量元数据划分成树型结构的分段树的形式。描述了数据与元数据的读写与追加新数据的过程。测试结果表明：该方法针对3D图像渲染类数据密集型应用,在不同的工作机并行访问与读写过程中,可以获得很高的聚集带宽与平均读写带宽。     

A scientific data extraction architecture using classified metadata

Data extraction and information retrieval from a great volume of data set always is a tedious and difficult work. Therefore, an effective and efficient technology for searching for desired data becomes increasingly important. Since metadata with certain attributes may characterize data files, to extract data with the help of metadata can be expectably to simplify the work. Metadata Classification has been proposed to improve significantly the performance of scientific data extraction. In this paper, a scientific data extraction architecture based on the assistance of metadata classification mechanism is proposed. The architecture is built by utilizing mediator/wrapper architecture to develop a scientific data extracting system to help oceanographer analyzing ocean’s ecology. The result of performance evaluation shows that the architecture with the help of metadata classification can extract user’s desired data effectively and efficiently.     

一种用于蔬菜供应链知识检索的元数据模型

知识的组织和分类对于智能检索系统十分重要，在调查分析的基础上提出了一个用于蔬菜供应链知识智能检索的元数据模型。这一元数据模型包含了蔬菜供应链知识库中的知识，知识库中的领域概念及用户分类，在元数据模型中将它们组合成一个整体。这一模型是实现蔬菜供应链知识共享和知识重用的基础。用OWL对元模型进行了形式化的表示，并在此基础上实现了蔬菜供应链知识智能检索系统。     

蓝鲸分布式文件系统的物理资源管理模型

蓝鲸分布式文件系统可以管理数百个存储节点，向上千个应用服务器提供远程文件访问服务，提供超大规模的系统容量。其物理资源管理模型能有效地管理分布的存储资源，形成统一的地址空间，动态分配各种资源，缩短查找和跟踪路径。此模型为整个蓝鲸分布式文件系统提供了统一的资源管理机制，是文件系统并发访问的基础。     

Variable linkage for multimedia metadata schema matching

Today there are many media sharing applications that use diverse metadata formats to describe media resources. This leads to interoperability issues in cataloguing, searching and annotation. This situation poses schema matching algorithms in the eye of the storm of metadata interoperability. In this paper we present two different solutions for multimedia metadata schema matching using variable linkage algorithms. These methods consist in directly comparing the data values stored in the different metadata variables, allowing to overcome the inherent limitations of schema-level matching approaches. We show the feasibility of these methods through some experiments with real metadata information extracted from the image hosting websites Deviantart, Flickr and Picasa.