面向数据空间内多模式查询和数据集成的关键技术研究

面对以不同形态存在的且相互关联的多种资源信息的混合体，目前还没有一个成熟的管理软件有效地管理它们，人们还是通过手工对它们进行分门别类的管理或基于桌面搜索管理，无法实现语义查询和进一步深入查询，更不能获得资源之间的关联关系，导致数据资源利用率不高。数据空间的目的是对这些异构资源进行有效而统一的管理，打破资源自身的边界，深入到资源的内部，了解资源的语义；同时突破资源间的界限，基于语义关联关系桥接数据空间中的各个资源，最终实现数据空间范围内资源的有效管理和资源的有效利用。本项目是针对开放式数据空间的关键技术进行研究，相关研究成果将为高效管理数据空间内多种类型相关资源（包括相关的Web资源）提供良好的支持，同时也将对数据管理技术的发展起到一定的推动作用。

面对相互关联的多种资源，由于没有一个成熟的管理软件有效地管理它们，导致这些数据资源没有被很好地利用。数据空间的目的是实现数据空间范围内资源的有效管理和资源的有效利用。本项目是针对开放式数据空间的关键技术进行研究，主要包括资源描述模型、资源间的语义关联关系挖掘模型、资源逻辑组织模型、资源匹配模型、优化的查询处理策略、数据集成模型等研究，并基于相关研究成果构建一个面向科研小组的数据空间的原型系统。我们对本领域的发展和本项目的研究内容进行了相关研究，在数据抽取、数据模型、关联关系发现、资源逻辑组织、资源匹配、语义搜索、查询处理、模式匹配、实体识别和数据集成等方面取得了相关研究成果。申请发明专利3项，在国际、国内学术会议和期刊发表论文46篇（已录用2篇），其中被三大检索收录28篇次，已毕业2名博士研究生和15名硕士研究生，主办研修班1次，邀请16名国内外学者来校讲学，派40人次参加了国内外学术会议。