环境科学与管理论文引用怎么标注（环境科学与(4)

数据管理面临的挑战又产生了一种新的数据管理技术数据空间。数据空间[9] 是一种从数据到模式的管理，它不依赖严格的数据模式，数据模式可以是松散的、滞后的，数据模式是在数据的基础上，根据主体需求逐步演化出来的。它由主体、数据集和服务构成，其中主体是数据空间的拥有者，数据集是与主体相关的所有可控数据的集合，它包含对象以及对象间的联系，数据集随着时间的推移和业务的扩展越来越大，主体通过服务对数据空间进行管理，例如数据分类、查询、更新、索引等。但是对于数据空间的研究还处在起步阶段，实现的原型系统还是围绕个人数据空间管理如文件系统和桌面搜索。

2、物联网数据管理框架

基于上述物联网数据的分析，结合现有数据管理技术，本文提出一个基于云计算平台的物联网数据管理框架，然后从数据模型、数据预处理与集成、数据查询、存储索引等几个方面，对物联网数据管理的相关技术进行了研究，提出了如图1 所示的物联网数据管理框架。该框架主要包括数据预处理与集成、分布式的数据中心，其中数据中心要解决数据模型、数据存储与索引、查询分析处理等问题。

3、数据预处理与集成

这是物联网数据管理应用不可缺少的组成部分。它包含3方面的内容：

（1）数据清洗，这是物联网数据管理需要考虑的重要问题，要对不准确、不精确的数据进行数据清洗、转换等处理，包括处理缺失值，删除重复数据等，同时要考虑物联网数据采集的特殊性，如采用基于对监控对象动态聚簇建模和高效的关联度维护来估算真实的小组，在此基础上进行有效的清洗；

（2）将准确数据转化为不精确的数据或者将细粒度数据转换为粗粒度数据，从而达到安全和隐私保护等特殊目的，如采用（k，δ）- 匿名模型 ；

（3）针对物联网多类型的数据源，对不同的数据格式采用不同的数据抽取技术，从特定数据项中抽取特征信息按照物联网数据模型要求进行形式化表示，并通过模式匹配确定数据对象在数据中心中是否已经存在，以便决定下一步工作，从而完成数据集成工作。

面向服务（SOA）是最近发展起来的一种架构模型，它具有较高的可靠性和自恢复能力。它的数据交换基于XML，目前Web Service 是实现SOA 的最佳途径，以服务的形式向外界提供灵活多样的功能。通过服务描述语（WSDL），提供对服务接口的抽象描述，通过建立在SOAP 规范基础上的消息传递机制实现服务间或服务与应用间的信息传递。

物联网的支撑设备包括高性能计算平台、海量存储以及管理系统及数据库等，数据预处理与集成可采用面向服务的架构，通过自行创建一组高内聚低耦合的服务或者调用云计算平台提供的服务来完成特定的功能。面向服务架构以及云计算基础设施，必定促进物联网数据的集成。

4、数据模型

定义与场景相匹配的模型是数据管理的首要任务，数据模型包括数据结构、数据操作和数据约束，是数据管理技术的基础和核心，它应该能够概括物联网数据的特点，提供高效的数据服务。

物联网数据存在着不确定性，可能世界（Possible World）模型是描述不确定性数据的通用模型，该模型包含若干个可能世界实例，所有可能世界实例的发生概率之和等于1。针对于具体的应用发展出了各种相应的模型，如针对关系型数据、半结构化数据、流数据和多维数据的模型。物联网中存在着类型多样的数据，不可能用统一的模型来表，只能分而治之，

将不同类型的数据源作为可能实例，然后再进行综合。物联网实现了人与人、人与物、物与物之间的互联，以人与物为主体，每个主体有自己的基本信息如标识、组成、位置、遥感数据等，还有与主体相关的过程处理等信息，主体与主体之间还存在着联系，可以把这些信息建立起一系列资源视图，形成以主体

为节点，以主体间联系为边的图，从而实现对各种数据类型的数据源（如文档、关系数据库、XML文档、数据流等）的统一表示，当对物联网数据发出请求时，转化为对每种类型数据的操作和约束。

5、数据存储与索引

有效的存储和索引技术能够大幅提高数据管理效率。数据中心不仅要存储内容数据还要存储元数据信息。根据物联网数据的特点，采用分布式的来存储数据，主要还是采用现有的数据存储技术，比如关系数据库、概要数据结构、文档树等，不同类型的数据存储在不同的地方，关键是如何获得这些位置信息。可以采用分层结构，第一级为根，包含所有存储元数据的位置信息，第二级为元数据层，每个元数据单元包含着用户数据的位置信息。第三层是具体的用户数据。

文章来源：《环境科学与管理》 网址: http://www.hjkxygl.cn/zonghexinwen/2022/1208/1227.html