研究团队推广使用 开放数据 支持透明、创新和循证政策。 我们在这一领域的工作探讨了数据开放性和重复使用的技术，机构和社会层面。
我们专注于如何发布，丰富和关联公共部门数据，以最大限度地提高其对公民，企业，研究人员和民间社会的价值。 我们的团队结合了语义技术，可视化工具和参与式方法来推进开放数据实践。
关键 研究 主题:
链接开放数据(LOD)结合了链接数据和开放数据的原则，这意味着数据不仅结构化和互连，而且任何人都可以免费使用，重用和分发。 支持LOD的关键技术包括统一资源标识符(URI)以唯一标识实体，HTTP来检索这些资源，以及资源描述框架(RDF)作为基于图形的数据模型来构建和链接数据。 SPARQL是一种查询语言，用于检索和处理以RDF格式存储的数据。 其目的是创建一个数据网络，其中来自不同来源的信息可以通过机器轻松连接，共享和处理，从而产生更丰富的见解和新的应用程序。
语义丰富和元数据标准是指使用有意义的结构化信息来增强数字内容的过程和框架，以提高可发现性，互操作性和上下文理解。 语义丰富涉及将数据链接到受控词汇，本体或分类法，而元数据标准则为跨系统描述内容提供了一致的格式。 主要目标是实现更高效的信息检索，促进跨平台的集成，并支持链接数据和智能搜索等高级应用程序。 有效实施需要跨领域的协作，遵守既定标准，以及持续治理，以确保数据质量和在不同的数字环境中的相关性。
开放统计数据和可视化，包括多维链接开放数据(LOD)，是指以可访问，可重用和机器可读的格式发布和表示结构化统计信息。 通过应用语义Web技术和跨域链接数据集，多维LOD可以对复杂数据进行更动态的探索、集成和分析。 可视化工具通过将原始数字转换为交互式图表，地图和仪表板来进一步增强理解力。 主要目标是提高透明度，支持基于证据的决策，并授权用户（从研究人员到公民）获得有意义的见解。 成功的实施依赖于开放标准，互操作性和以用户为中心的设计，以确保数据在技术上强大且实际可用。
开放数据生态系统和治理模型是指能够跨部门共享、管理和重用公共数据的框架和协作环境。 这些生态系统建立在透明度、互操作性和可访问性原则之上，鼓励政府机构、私营实体、学术界和民间社会的参与。 治理模型定义了确保数据质量、道德使用和长期可持续性的角色、责任和政策。 主要目标是释放数据对创新，问责制和公共利益的价值。 有效实施需要明确的法律框架，机构协调和持续的利益相关者参与，以保持信任并最大限度地发挥开放数据举措的影响。
公民使用开放政府数据涉及利用公开可用的数据集赋予公民权力，提高透明度，并支持社区驱动的举措。 通过使政府信息可访问和可重复使用，个人，非营利组织和当地组织可以分析数据，以解决社会问题，促进问责制，并鼓励知情的公众参与。 主要目标是加强公民参与，在基层进行数据驱动的决策，并刺激公共服务的创新。 成功采用取决于确保数据质量，可用性以及政府机构与民间部门之间的持续合作，以最大限度地提高社会影响。
选定的项目：
重点是通过使用相互关联的公开统计数据实现公共行政现代化。
基于 PBL 和学习分析的创新开放数据教育和培训
设计和测试用于发布和分析开放统计数据的工具。
使用开放数据和社交媒体分析来支持青少年的参与和沟通。
超越这些项目, 我们的团队正在积极开展研究 自动数据发布管道, 语义浓缩技术, 和作用 智能治理中的链接数据. 我们对整合特别感兴趣。 实时开放数据流, ，发展 数据质量评估框架, 和 影响评价方法 开放数据倡议。 其他主题包括 开放式算法, 数据 合作社, 和 数据管理模型 这赋予公民权力，同时尊重隐私和数据主权。 我们致力于推进开放数据生态系统的技术和机构层面。
链接开放数据技术(Linked Open Data)
链接开放数据(LOD)结合了链接数据和开放数据的原则，这意味着数据不仅结构化和互连，而且任何人都可以免费使用，重用和分发。 支持LOD的关键技术包括统一资源标识符(URI)以唯一标识实体，HTTP来检索这些资源，以及资源描述框架(RDF)作为基于图形的数据模型来构建和链接数据。 SPARQL是一种查询语言，用于检索和处理以RDF格式存储的数据。 其目的是创建一个数据网络，其中来自不同来源的信息可以通过机器轻松连接，共享和处理，从而产生更丰富的见解和新的应用程序。
业务 流程 CSD
在金融市场上，CSD代表Central Securities Depository。 CSD是一种金融市场基础设施，在交易后环境中起着至关重要的作用。 其核心业务流程涉及运营证券结算系统，该系统促进各方之间的证券所有权（如股票和债券）转让，通常以交付与支付(DvP)为基础。 持发司还负责在记账系统（公证服务）中对新发行的证券进行初步记录，并提供和维持顶级证券账户（中央维修服务）。 从本质上讲，它们充当持有证券的中心点，确保证券发行的完整性，并实现交易的有效结算。
多维 链接 开放 数据
多维链接开放数据是指将统计或复杂的数据集发布为链接开放数据，通常使用数据立方体模型。 这种方法利用RDF Data Cube Vocabulary(QB)（W3C推荐），来表示具有多个维度（例如时间、地理、产品类型）和度量（例如销售、人口）的数据。 通过以这种方式构建数据并将其链接到Web上的其他相关数据集，执行复杂的分析变得更加容易，例如线上分析处理(OLAP)操作，如切片，切片，切割和钻孔。 这增强了数据集成的潜力，允许跨不同来源进行更丰富的查询，并支持从公开可用信息中发现新的见解。
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