2006年互联网之父蒂姆·伯纳斯-李在分析了Web发展与演化的基础上提出了数据网络(Web of Data)的思想,而数据网络的核心是关联数据(Linked Data)。关联数据一经提出就迅速引起了国内外学者的广泛关注，关联数据的相关理论研究与实践活动迅速增加。快速增长的数据网络创造了大量的关联数据，这些关联数据能够有效地促进知识资源的有效链接，提高资源发现的效率。但是，在关联数据数量迅猛发展的同时，也产生了一些低质量的数据内容，大量冗余、错误、失效等低质量的数据给人们对数据的选择和判断带来了困难，因此如何评价关联数据的质量、如何保障用户获取高质量的关联数据成为人们关注的热点问题。本文着眼于关联数据质量问题，对关联数据质量控制相关问题进行探索与研究。首先全面梳理了国内外关联数据研究动态，系统论述了国内外研究现状；接着概括并界定关联数据相关概念内涵，提出关联数据质量控制的内容体系，并对其可行性与必要性进行阐述；其次以调查问卷的方式调查图书馆及领域专家对关联数据质量控制的认识与态度，并对调查结果进行统计分析；然后在此基础上总结了关联数据质量标准，构造了关联数据质量控制总体框架；最后针对我国发展现状与存在问题，提出我国图书馆关联数据质量控制的发展建议。本研究关注关联数据质量控制这一空白点，为关联数据质量标准制定与关联数据质量控制实践奠定了一定的基础，促进国内图书馆界对关联数据及其质量控制的关注与发展。