基于模式結(jié)構(gòu)和已知匹配知識(shí)的模式匹配模型的研究.pdf

1、在大量的數(shù)據(jù)庫應(yīng)用中，如面向 Web 的數(shù)據(jù)集成、電子商務(wù)、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)等，都需要用到模式信息。而操作模式信息的一個(gè)最基本的操作就是匹配，即將兩個(gè)模式作為輸入，產(chǎn)生兩個(gè)模式中互相對(duì)應(yīng)的元素的映射。早期的模式匹配工作是為數(shù)據(jù)集成服務(wù)的，近年來，電子商務(wù)的出現(xiàn)進(jìn)一步推動(dòng)了模式匹配的研究，在電子商務(wù)應(yīng)用中也需要通過模式匹配實(shí)現(xiàn)不同信息系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。當(dāng)今模式匹配技術(shù)仍存在許多問題，大多仍以人工 (領(lǐng)域?qū)＜一蛳到y(tǒng)開發(fā)人員) 定義方式

2、為主，費(fèi)時(shí)費(fèi)力且容易出錯(cuò)。這個(gè)問題也隨著 Web 數(shù)據(jù)源的快速增加和電子商務(wù)的一體化而日益嚴(yán)峻。所以希望找到一種通用的、自動(dòng)化程度高的、可應(yīng)用于不同數(shù)據(jù)模型和應(yīng)用領(lǐng)域的綜合的匹配方法。 本文概要介紹了模式匹配問題及其應(yīng)用，詳細(xì)地闡述了實(shí)現(xiàn)模式匹配的不同方法以及它們所應(yīng)用的結(jié)構(gòu)。針對(duì)已有模式匹配方法的局限性，本著最大限度地減少人工干預(yù)使模式匹配盡可能做到自動(dòng)化的原則，本文提出一種利用模式結(jié)構(gòu)信息和已有匹配知識(shí)的模式匹配模型 SMG

3、M。 SMGM 模型 (Schema Matching Graph Based Model) 借鑒神經(jīng)元理論，采用智能推理機(jī)制，結(jié)合啟發(fā)式思想，有效地實(shí)現(xiàn)了模式匹配和已有匹配知識(shí)的融合，提高了匹配模型的準(zhǔn)確度。SMGM 模型主要由初始匹配矩陣模型、結(jié)構(gòu)化語義推理模型、己知匹配知識(shí)重用模型、匹配知識(shí)自適應(yīng)迭代模型、閾值確定策略和匹配類型選擇策略組成。 本模型首先參照輔助信息庫將模式元素分離成詞條向量，并基于向量匹配計(jì)算模型

4、計(jì)算各模式元素間的匹配度，進(jìn)而生成初始匹配矩陣。結(jié)構(gòu)化語義匹配推理模型是SMGM 的核心，是模擬神經(jīng)元相互影響作用的語義推導(dǎo)模型。其基于匹配知識(shí)重用模型重用歷史知識(shí)，基于高收斂閾值確定模型策略確定最終閾值，并基于匹配類型選擇策略確定模式元素之間的最終匹配關(guān)系，進(jìn)而獲得最終的匹配結(jié)果。隨后模式匹配知識(shí)庫中的模式匹配知識(shí)被組織成圖結(jié)構(gòu)，基于自適應(yīng)迭代模型，對(duì)模式匹配知識(shí)進(jìn)行精化和深入挖掘，為結(jié)構(gòu)化語義匹配推理和閾值區(qū)間自動(dòng)縮減等操作提供快速