With the rapid development of the environmental, meteorological and marine data management, fuzzy spatiotemporal data has received considerable attention. Even though some achievements in querying aspect have been made, there are still some unsolved problems. Semantic and structural heterogeneity may exist among different data sources, which will lead to incomplete results. In addition, there are ambiguous query intentions and conditions when the user queries the data. This paper proposes a fuzzy spatiotemporal data semantic model. Based on this model, the RDF local semantic models are converted into a RDF global semantic model after mapping relational data and XML data to RDF local semantic models. The existing methods mainly convert relational data to RDF Schema directly. But our approach converts relational data to XML Schema and then converts it to RDF, which utilizes the semi-structured feature of XML schema to solve the structural heterogeneity between different data sources. The integration process enables us to perform global queries against different data sources. In the proposed query algorithms, the query conditions inputted are converted into exact queries before the results are returned. Finally, this paper has carried out extensive experiments, calculated the recall, precision and F-Score of the experimental results, and compared with other state-of-the-art query methods. It shows the importance of the data integration method and the effectiveness of the query method proposed in this paper.

中文翻译：

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查询多源异构模糊时空数据

随着环境，气象和海洋数据管理的飞速发展，模糊的时空数据受到了广泛的关注。尽管在查询方面已经取得了一些成就，但是仍然存在一些未解决的问题。不同数据源之间可能存在语义和结构异质性，这将导致结果不完整。此外，当用户查询数据时，存在查询意图和条件不明确的情况。提出了模糊时空数据语义模型。在此模型的基础上，将关系数据和XML数据映射到RDF本地语义模型后，将RDF本地语义模型转换为RDF全局语义模型。现有方法主要将关系数据直接转换为RDF Schema。但是我们的方法将关系数据转换为XML Schema，然后将其转换为RDF，这利用XML模式的半结构化特征来解决不同数据源之间的结构异质性。集成过程使我们能够对不同的数据源执行全局查询。在提出的查询算法中，在返回结果之前，将输入的查询条件转换为精确查询。最后，本文进行了广泛的实验，计算了实验结果的查全率，精确度和F分数，并与其他最新的查询方法进行了比较。它说明了数据集成方法的重要性以及本文提出的查询方法的有效性。它利用XML模式的半结构化特征来解决不同数据源之间的结构异质性。集成过程使我们能够对不同的数据源执行全局查询。在提出的查询算法中，在返回结果之前，将输入的查询条件转换为精确查询。最后，本文进行了广泛的实验，计算了实验结果的查全率，精确度和F分数，并与其他最新的查询方法进行了比较。它说明了数据集成方法的重要性以及本文提出的查询方法的有效性。它利用XML模式的半结构化特征来解决不同数据源之间的结构异质性。集成过程使我们能够对不同的数据源执行全局查询。在提出的查询算法中，在返回结果之前，将输入的查询条件转换为精确查询。最后，本文进行了广泛的实验，计算了实验结果的查全率，精度和F分数，并与其他最新的查询方法进行了比较。它说明了数据集成方法的重要性以及本文提出的查询方法的有效性。在返回结果之前，将输入的查询条件转换为精确查询。最后，本文进行了广泛的实验，计算了实验结果的查全率，精确度和F分数，并与其他最新的查询方法进行了比较。它说明了数据集成方法的重要性以及本文提出的查询方法的有效性。在返回结果之前，将输入的查询条件转换为精确查询。最后，本文进行了广泛的实验，计算了实验结果的查全率，精度和F分数，并与其他最新的查询方法进行了比较。它说明了数据集成方法的重要性以及本文提出的查询方法的有效性。