数据网络正在飞快增长,关联开放数据云图中相互链接的数据集也在极速扩张。关联数据一个最有趣的愿景是“把数据网络发展为全球数据空间”。关联数据的价值就在于“关联”,其用URI来表示实体对象,通过RDF链接在数据集间建立关联,使用户可以由一个数据集关联到另一个数据集。关联的数据能够让用户在不同的数据集之间游历,实体对象的相关信息通过关联链接不断向外扩展,用户获取信息的范围得到了极大的拓展,利于用户对实体对象深入理解。属于不同关联数据集的资源通过关联链接连接在一起。常用的链接类型有foaf:based_near、foaf:knows、owl:sameAs、rdfs:seeAlso、dc:isPartOf、dc:isReferencedBy等。分布于不同数据集中的拥有不同标识或URIs的同一实体对象,通过链接类型owl:sameAs彼此连接。伴随着数据网络的急速增长,跨数据集实例之间的owl:sameAs链接数量也在急剧增长。为了更好地理解和使用关联数据中的owl:sameAs,研究真实数据网络中owl:sameAs的配置情况是非常有用的,这对数据被消费的方式会产生一定的影响。据我们所知,目前对真实数据网络中owl:sameAs使用情况的研究非常少,在此对基于真实数据的等同实体网络的展开研究,为本体对齐、数据集成等实践活动提供有力的参考和依据。本文基于BTC 2014数据集,对真实数据网络中的sameAs链接进行了统计学分析,对由之构成的等同实体网络进行了深度剖析,分析总结了等同实体网络特征、域名特点以及基于owl:sameAs连接的实例类型,对于等同实体网络而言,大部分节点随机失效基本不会影响其连通性,但少数重要节点的失效就会对网络的连通性造成一定影响,进而影响数据的关联。等同实体网络中,建立了最多owl:sameAs连接的实体对象类型为人名,其次分别是地名、医药类名称、机构名称、电影等。本文详细剖析了实体同一性的含义,归纳总结了等同实体网络中实例对的属性对应关系,并探讨了等同实体网络中实例对相同属性下不同属性值的处理等问题,最后讨论了sameAs链接的动态性及其维护。