信息高速发展是当下信息化时代的一大特征,人们越来越意识到信息的巨大价值所在,同时也意识到了对信息的整理和开放的重要性。加之媒体越来越发达,各种原创的信息得到了传播,在此基础上,人们如何在繁杂冗余的庞大信息中获取自己所需要的准确信息成为亟待解决的问题。图书馆作为信息的收藏者和传播者,其社会责任也日益增大。书目数据发明的本意就是为了让用户更好的寻找自己所需要的信息,关联书目数据则是图书馆在这一环境中的重大突破性进步。关联书目数据是将传统的MARC元数据作为关联数据发布在万维网上,让其变成机器可读的一种方式,不仅可以将图书馆的馆藏开放的提供给广大的用户,同时还可以提高其利用率,让更多的信息被读者发现和利用。作为图书馆给用户提供文献的依据,关联书目数据的质量很大程度上影响读者的使用体验。因此,发布优质的关联书目数据是保障图书馆文献更高效的被用户利用的基础和前提。本文总结了国内外学者对于关联数据和关联书目数据概念的界定,除此之外,还总结了广大学者对于关联数据质量评价的相关研究成果,其中以德国莱比锡大学信息研究所的Zaveri团队对于关联数据质量评价体系的研究为主。在此基础上结合关联书目数据的特点,提出关联书目数据控制体系。依照提出的具体评价指标,采用SPARQL Editor自动化统计和人工统计相结合的方式对目前已有的关联书目数据进行初步的评价分析。为保证我国今后发布优质的关联书目数据提供借鉴和参考。通过大英图书馆、法国国家图书馆的以及日本国立图书馆的评价对比,分析其各自的优劣所在,并以此为依据,为图书馆关联书目数据的发布提供质量控制的参考。希望通过本文的研究,可以让已发布关联书目数据的机构有所参考,优化其质量,对目前还未发布关联书目数据的机构有一个借鉴和启示的作用,为其发布优质的关联书目数据提供帮助。