《表1 国内外主要发现系统元数据集成管理概况》

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《面向发现服务的文献元数据集成整合研究》

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在元数据整合方法上，元数据集成管理流程主要分为解析、映射、查重合并及更新维护。Europeana对收集到的元数据采用RDF转换存储，以便在语义环境中通过关联数据对其进行有效揭示，提高资源可用性，并为欧洲的数字资源门户网站和搜索引擎提供支撑。OCLC利用SRU服务为VIAF（虚拟国际规范文档）项目提供来自14个国家图书馆的关联数据，通过匹配和关联整合这些不同语言国家图书馆的规范文档，提高了资源利用率。Proquest Summon需要对100多种不同资源类型的数据进行处理归类，其发现服务汇集了不同类别的元数据和多个来源的完整文本。Summon利用其独有的匹配和合并技术整合了包含学科专业词汇的元数据资源，在可用条件下创建描述全文内容的记录。所有的资源类型都被映射到Proquest Summon统一的结构框架下，从而实现同步平等地发现和揭示[14]。在传统元数据整合基础之上，研究者也越来越重视语义元数据的规范整合，并开展了相关实践。表1列举了国内外七个主要资源发现系统在元数据量、元数据获取方式、元数据标准及元数据整合方法方面的概况。