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第1章 绪论1

1.1 研究背景1

1.1.1 大数据背景下地理空间数据语义发现与智能推荐的需求1

1.1.2 关联数据是数据语义发现与智能推荐的有效实践2

1.1.3 高精度地理空间数据语义关联模型的必要性3

1.2 研究意义5

1.3 国内外研究现状6

1.3.1 地理空间元数据标准与表达方式研究现状6

1.3.2 地理空间关联数据的发展8

1.3.3 地理空间数据语义相关度研究现状10

1.4 小结13

第2章 基础理论14

2.1 主要概念14

2.1.1 语义网络与知识图谱14

2.1.2 元数据与元数据框架16

2.1.3 元数据语义关联网络17

2.2 主要理论方法17

2.2.1 国际资源标识符（IRI）17

2.2.2 资源描述框架（RDF）18

2.2.3 地理空间本体（Ontology）19

2.2.4 复杂网络（complex network）21

2.3 地理空间元数据23

2.3.1 地理空间元数据的作用23

2.3.2 地理空间元数据的特性24

2.3.3 地理空间元数据的主要内容24

2.4 小结25

第3章 地理空间元数据的语义26

3.1 地理空间元数据主要语义特征26

3.1.1 空间特征26

3.1.2 时间特征27

3.1.3 专题特征29

3.2 地理空间元数据主要语义关系30

3.2.1 空间语义关系30

3.2.2 时间语义关系36

3.2.3 专题语义关系40

3.3 语义关联指标41

3.4 小结43

第4章 地理空间元数据语义关联模型44

4.1 地理空间元数据关联模型形式化44

4.2 语义元素46

4.2.1 空间语义元素46

4.2.2 时间语义元素48

4.2.3 专题语义元素49

4.2.4 来源语义元素50

4.3 一维语义关联模型50

4.3.1 空间语义关联模型51

4.3.2 时间语义关联模型52

4.3.3 专题语义关联模型54

4.4 多维语义关联模型55

4.4.1 空间-时间语义关联模型56

4.4.2 空间-专题语义关联模型57

4.4.3 时间-专题语义关联模型59

4.4.4 空间-时间-专题语义关联模型60

4.5 小结62

第5章 地理空间元数据语义关系判断及语义相关度计算63

5.1 问题的提出63

5.2 空间语义关联谓词及关联强度64

5.2.1 空间拓扑关系语义相关度66

5.2.2 空间度量关系语义相关度67

5.3 时间语义关联谓词及关联强度70

5.3.1 多个时间实体之间语义关联谓词及关联强度的计算70

5.3.2 多个时间实体之间语义关联谓词的判断72

5.3.3 任意两个时间实体基本拓扑关系和方向关系73

5.3.4 时间度量关系74

5.4 专题语义关联谓词及关联强度74

5.4.1 专题关键词的语义相似度76

5.4.2 专题类别的语义相关度77

5.5 多维语义相关度计算78

5.5.1 二维语义相关度79

5.5.2 三维语义相关度79

5.6 层次分析法求关联指标权重80

5.6.1 建立语义相关度的指标层次结构80

5.6.2 构造判断矩阵并赋值82

5.6.3 一致性检验并计算权向量83

5.7 小结86

第6章 地理空间元数据语义关联网络构建与评价87

6.1 数据分析87

6.1.1 地理空间元数据88

6.1.2 语义本体数据89

6.1.3 地理空间基础数据库96

6.2 地理空间元数据语义关联网络构建流程与关键问题97

6.2.1 构建流程97

6.2.2 构建关键问题99

6.3 关联网络构建100

6.3.1 语义元素标准化100

6.3.2 一维关联网络实例101

6.3.3 多维关联网络实例117

6.4 关联网络中心性分析与评价125

6.4.1 核心语义关联网络125

6.4.2 网络中心性指标128

6.4.3 关联网络中心性分析129

6.5 小结140

第7章 地理空间元数据语义检索系统141

7.1 系统功能设计141

7.1.1 主要功能142

7.1.2 辅助功能143

7.2 原型系统实现144

7.2.1 系统部署与界面简介144

7.2.2 语义关系检索模块146

7.2.3 关键词检索模块149

7.3 系统检索效果评价150

7.3.1 空间特征检索150

7.3.2 专题-空间特征检索153

7.4 小结155

第8章 结论与展望156

8.1 主要成果156

8.2 创新点158

8.3 研究展望159

8.4 小结160

参考文献161