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作为描述数据模型的数据，元数据对数据资源的内容、结构、价值、使用等各维度进行规范，日益成为数据资源共享的重要组织方式[1-2]。针对不同领域、不同类型的数据资源，众多组织和学者给出了不同的元数据标准或框架[3-5]，用以描述领域数据资源的核心特征。然而，这些标准仅提供了领域数据资源的简单“核心元数据”，难以满足不断扩展的数据资源，尤其是跨领域数据资源集合的描述需求。

针对此问题，相关学者给出了支持扩展数据资源描述的元数据标准或框架的构建方法。Michael Heaney提出了“集合分析模型”，用以描述数据资源集合中实体及关系逻辑[6]；Hunter等提出一种基于RDF Schema和XML Schema的元数据互操作方案[7]，基于RDF模型的数据资源描述得到了广泛应用；针对不同领域数据资源扩展描述，国内多位学者给出了多种元数据可扩展及互操作的设计方法[8-11]，以解决特定领域数据资源的元数据扩展及互操作问题。可见现有支撑扩展数据资源描述的元数据构建方法，大都面向特定领域数据资源的“静态构建”，即通过总结领域元数据特征进行归类，或构建适用于用户交互的元数据互操作框架。随着数据资源的爆炸式增长[12]，以及跨领域生成抽象领域和特定领域的专业化细分，这些领域元数据构建方法已不能适应当今日益增长的跨领域海量数据资源描述和访问需求，因此亟需开展面向跨领域海量数据资源的元数据动态构建方法研究。

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