基于GML的多源异构数据交换技术研究
多源异构数据融合的方法研究及应用
多源异构数据融合的方法研究及应用随着互联网的发展和信息技术的普及，越来越多的数据产生和存储在不同的系统和平台中，这些数据有可能是结构化数据，如关系型数据库，也有可能是非结构化或半结构化数据，如文本、图片、音频、视频等。
由于数据来源和格式的多样性，企业在分析和利用数据方面面临很多难题。
多源异构数据融合技术应运而生，它可以将来自不同系统和平台的数据进行整合，形成一张全局视图，为企业提供更准确和全面的数据分析和应用支持。
一、多源异构数据的特点1.来源多样化。
多源异构数据有可能来自不同的系统和平台，如关系型数据库、文本、图片、音频、视频等。
2.格式不一致性。
由于数据来源的多样性，数据的格式也存在着差异，如数据的结构、记录、字段名、编码、精度等方面。
3.数据质量不可靠。
由于数据来源的不确定性和数据收集的不完全性，数据的质量可能会存在着各种问题，如重复、缺失、错误、无效、不一致等。
4.数据量庞大。
多源异构数据的规模通常很大，可能存在着海量的数据，需要进行有效的存储、管理和分析。
二、多源异构数据融合的方法1.数据预处理。
在数据融合之前需要对原始数据进行预处理，包括数据清洗、去重、存储、标准化等。
数据清洗可以将无效数据或异常数据进行删除或修复；去重可以避免重复数据的出现；存储可以选择适当的数据存储格式和机制以便于后续的数据访问和管理；标准化可以将不同格式或表示的数据转换成一致的形式。
2.数据集成。
数据集成是将原始数据进行整合，以便于生成一张全局视图。
数据集成的核心就是实现数据的对齐和匹配，将不同数据源中的相应数据元素进行匹配和对齐，以便于构成一个全视图。
数据集成的方式可以有两种，即逻辑集成和物理集成。
逻辑集成是指通过一定的方式来定义数据元素之间的关系，物理集成是指将数据元素存储到同一个物理位置下。
3.数据匹配。
数据匹配是数据融合过程中最关键和难点的一个环节，主要是对数据元素进行对齐和匹配，以便于生成全局视图。
数据匹配一般由两个步骤组成，一是对数据元素进行规范化处理，二是对数据元素进行相似度计算和匹配。
基于XML的异构数据源集成与交换的实现
基于XML的异构数据源集成与交换的实现
丁月华;杨敏;文贵华;李坚;林嘉亮
【期刊名称】《计算机应用与软件》
【年(卷),期】2006(23)10
【摘要】异构的数据源是大部分大型应用系统所面临的问题,数据库技术在很大程度上还需要依靠内容管理、商业智能、信息集成以及相应的工具等技术做支撑,以对不同平台上的信息进行实时管理.研究了以XML作为中间数据格式,用于完成多个独立的异构系统之间的数据集成和数据交换,并通过一个应用系统实例阐述了XML与DOM技术相结合进行异构数据源之间信息交换的具体实现方法.
【总页数】3页(P134-135,143)
【作者】丁月华;杨敏;文贵华;李坚;林嘉亮
【作者单位】华南理工大学计算机应用工程研究所,广东,广州,510055;中山大学信息与网络中心,广东,广州,510275;华南理工大学计算机应用工程研究所,广东,广州,510055;华南理工大学计算机应用工程研究所,广东,广州,510055;广东省公安厅,广东,广州,510050
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.基于XML中间件实现异构数据源集成研究 [J], 余永红
2.基于XML的异构数据源间数据交换的实现研究 [J], 邵秀丽;韩建彬;阎仲蹼
3.基于XML的异构数据源集成查询中间件的设计和实现 [J], 邵秀丽;张琳;张峰
4.一种基于XML的异构数据源集成的方法与实现 [J], 赵辉;陶世群;李丽萍
5.基于XML的异构数据源间数据交换的实现 [J], 马广慧;邵秀丽;李耀芳
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多源异构数据融合技术研究及应用
多源异构数据融合技术研究及应用随着信息化技术的快速发展，各种异构数据源的产生与积累日益增加。
这些异构数据的特点是数据结构、类型、格式、存储方式等各异，存在数据冗余和不一致性问题。
如何将这些异构数据源进行有效的融合，提取有价值的信息成为了当前研究的热点之一、多源异构数据融合技术可以有效地解决这些问题，具有广泛的应用前景。
数据预处理是多源异构数据融合的第一步，其目的是对原始数据进行规范化处理和清洗，以确保数据的一致性和完整性。
常见的预处理方法包括数据清理、数据转换、数据集成和数据归档等。
数据清理主要是对数据进行去噪、去冗余和去错误等操作，以减小对后续数据处理的干扰。
数据转换是将不同数据源中的数据进行统一编码，方便数据融合过程中的比较和匹配。
数据集成是将不同数据源的数据进行整合，以便后续的数据挖掘和分析。
数据归档则是将数据按照一定的规则进行分类和存储，方便以后的查找和利用。
数据集成是多源异构数据融合的核心环节，其目的是将不同数据源中的数据进行统一整合，以便后续的数据挖掘和分析。
数据集成的方法主要包括模式匹配、实例匹配和决策合并等。
模式匹配是将不同数据源中的数据按照一定的规则进行匹配，以找到相同或相似的数据元素。
实例匹配是将不同数据源中的数据按照一定的规则进行比较和匹配，以找到相同的数据实例。
决策合并则是将不同数据源中的决策结果进行整合，以得到更准确和可靠的决策结果。
数据挖掘是多源异构数据融合的最终目标，其目的是从融合后的数据中提取有价值的信息和知识。
数据挖掘的方法主要包括分类、聚类、关联规则和时序分析等。
分类是将融合后的数据划分为不同的类别，以便进行有针对性的分析和处理。
聚类则是将融合后的数据按照一定的规则进行分组和归类，以便发现数据之间的关联性和相似性。
关联规则是寻找融合后的数据中的关联关系和规律，以便预测未来的行为和趋势。
时序分析则是对融合后的数据进行时间序列的分析和预测，以便预测未来的动态变化。
多源异构数据的有效整合技术研究
多源异构数据的有效整合技术研究随着信息技术的不断发展和互联网的普及，社会各个领域产生的数据呈现出多样化和异构化的特点。
这些数据分布在不同的来源和格式中，使得数据整合成为了一项具有挑战性的任务。
多源异构数据的有效整合技术的研究旨在解决数据的一致性、完整性和可用性等问题，以便更好地利用这些数据为决策提供支持。
本文将从数据整合的必要性、存在的问题以及有效整合技术的研究方向进行探讨。
1. 数据整合的必要性在现代社会，各个领域产生的数据种类繁多，包括结构化数据（如数据库中的表格）、半结构化数据（如XML文件）、非结构化数据（如文本、图片、视频等）。
这些数据来源各异，格式不尽相同。
因此，对这些数据进行整合是必要的。
数据整合可以消除数据冗余，减少数据存储和管理的成本。
同时，通过整合多源异构数据，我们可以获得更全面、更准确的信息，为决策提供更有力的支持。
2. 多源异构数据整合存在的问题在进行多源异构数据整合时，我们面临着一系列的挑战和问题。
首先，不同的数据源可能使用不同的编码方式和数据标准，导致数据的格式不兼容，难以进行统一的整合。
此外，数据的质量、可靠性和一致性也是需要解决的问题。
由于数据可能来自不同的来源，其质量和可靠性存在差异，这会影响整合后数据的质量。
此外，由于数据整合涉及多个不同的数据源，数据的一致性也需要被保证，以避免不一致的数据对分析和决策的影响。
3. 数据整合技术的研究方向为了解决多源异构数据整合所面临的问题，研究者提出了一系列的技术和方法。
以下是一些主要的研究方向：3.1 数据匹配与集成数据匹配是多源异构数据整合中的关键环节。
数据匹配的目标是找到不同数据源中相似或相对应的数据元组，以便进行有效的整合。
数据匹配可以基于相同的数据上下文、语义映射、机器学习等方法进行。
数据集成则将匹配后的数据进行合并，形成一个一致且完整的数据集合。
3.2 数据转换与映射由于多源异构数据的格式不同，数据的转换与映射是实现数据整合的另一个重要环节。
基于GML的WebGIS的多源异构空间数据集成研究
另一个系 统数据类型的方法。这种数据共享
模式允许各自系 统内部 数据结构和数据处理
各不相同， 但在两个系统之间都必需有一个转
的限制。 GML 数 输兼 种协议。GML 据传 容多
换模型 而且为了 统间 使系 进行直接转换， 必 需公 开各自 的数据结构和数据格式。
性查询、空间分析以及专题制图等数据的表
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中间 件服务器 端实现业务逻辑 完成数据 的集成和互操作等处理。中间件服务器包括 Web 服务器 和GIs 应用服务器， 前者主要 用与
客户 端通信， 接受来自 客户端的请求， 接收到
的WebGIS技术， 于实现多 易 诵异构空间 数据
的共享和互操作。 多源异构数据库是一个逻辑上完整而物
理空间 数据的通用 接口， GML 遵循数据互操
作模式， 可以维护地理信息 软件专有格式的优 点及其所保护的商业 利益， 于数据的交换与 利
数据模型的数 据库系 。 统川 在应用时， 可 用户
以像操作一般数据库那样访问多源异构数据 库， 而不必 数据存储 考虑 的物理位置 或数据 库 类酬2。因 WebGIS 发展的重点和淮点就 ] 此，
传 GM 为 现有网 以 量方 进行 输。 L 布 络上 矢 式
传输、 交换、 集成WebGIS 的多源异构空间 数据提供了 一种十分有效的解决途径.
在应用上， 使用XML 定义Wel〕 地图服务
过数据库访问引擎与源数据库建立连接并发
送子查询条件。 应用服务器完成了多源空 GIs 间数据的获取、 转换和输出 标准的GML 文件， 源异构 数据集成系 解决方 空间 统的 案‘
关键词:WebGIS 多源异构数据 XML GML 中图 分类号:T P 3 文献标识码: A 文章编号 1672- 3791(2007)10(b卜0004- 01
基于GML的空间数据共享模型的研究与实现
基于GML的空间数据共享模型的研究与实现摘要：首先总结了两种现有异构系统间的数据交互模式，分析了其不足之处，然后提出了一种新的空间数据共享模型，并在此模型的基础上实现了空间信息的初步共享，为实现异构系统间的信息交换提供了一条可行的解决之道。
并通过实践证明，该方法可以实现数据的无损转换。
关键词：GISGML 空间数据数据共享Abstract: The first summarizes the mode of data exchange between the two existing heterogeneous systems, analyzes its inadequacies, and then propose a new spatial data sharing model, and on the basis of this model realize space information sharing, information exchange between heterogeneous systems to provide a viable solution. Practice has proved that the method can achieve lossless conversion of data.Key words: GIS; of GML; spatial data; data sharing1 引言在信息高速公路的时代，如何能在不同的GIS 系统间分享数据，是一件刻不容缓的问题，然而空间信息要真正实现共享，必须解决空间信息数据多格式、多数据库融合等瓶颈问题[1]。
由于GIS处理的数据对象是空间对象，有很强的时空特性，获取数据的手段也复杂多样，这就形成多种格式的原始数据，再加上GIS 应用系统很长一段时间处于以具体项目为中心的孤立发展状态中，很多GIS 软件都有自己的数据格式，且互不兼容，因此形成一个个“信息孤岛”，造成了人力、财力上的浪费，信息资源不能得到有效的利用。
基于GML的多源数据转换方法实现
基于GML的多源数据转换方法实现摘要：论文对应用GML（Geography Markup Language，地理标识语言）解决地理信息共享的国内外研究现状进行了分析，针对目前地理信息共享的需求，提出了运用GML解决地理信息共享问题。
对GML进行了分析，详细说明了读取多源空间数据并向GML转换的关键技术，开发了一个多源GIS数据向GML转换的工具，利用该工具基本实现了多源空间数据在数据格式层次上的集成和共享，并利用ArcGIS软件及其数据互操作扩展模块对转换结果进行了分析，结果表明此转换工具转换前后除汉字编码问题外并无空间和属性数据的损失，工具与现有GIS平台自带转换软件相比更加简单方便、费用低，满足了数据转换的基本要求，最后提出了基于GML和地理信息服务标准的地理信息共享架构，为今后的地理信息共享研究提供了一个可行的解决方案。
关键词：GML；多源空间数据；数据转换；信息共享Abstract：This paper analyzes the actuality of sharing geographic information by using GML (Geography Markup Language) in china and abroad. To satisfy the need of geographic information’s sharing, a GML based scheme is advanced. Then the specification of GML is analyzed. It gives a detailed description of the key technologies to retrieval multi-source spatial data and to convert it to GML documents. A converting tool for multi-sources spatial data to GML documents has been developed. In this way, we can achieve data integration and interoperability from multi-resources and different format in the data format level. Then it analyzes the conversion results making use of the ArcGIS software and its Data Interoperability expansion module. The results indicate that in addition to Chinese character encoding, there is no loss of spatial and attribute information between the source and the conversed data by using the developed conversion tool. This tool is lower in expense, more convenient and simple to use comparing the existing GIS transform software. It meets the basic demands of data conversion. Finally, GML and geographic information service standard based information sharing framework is put forward, to provide a solution in the future research.Keywords：GML; multi-source spatial data; data conversion; information sharing1引言1.1问题的提出近年来，随着计算机技术的飞速发展，GIS（Geographic Information System，地理信息系统）技术也得到了快速的发展和广泛的应用。
基于GML的多源异构空间数据集成系统的设计
刘 占伟 ， 刘厚 泉
（ 国矿 业 大 学 计 算机 学院 ，江苏 徐 州 ２ １０） 中 ２０８
摘 要： 多源异构 的 空 间数 据成 为 空 间信 息共 享 的瓶 颈 ， 网络环 境 下如何 实现 多源异 构 空 间数 据 的 集成 ， 为 当前 Ｇ Ｓ 在 成 Ｉ
（ 理信 息 系统） 展 的一 个热 点和难 点 问题 。提 出了一个 基 于 Ｇ 地 发 ＭＬ（ 理 标 记 语 言 ） 多 源 异 构 空 间 数 据 集 成 模 型 ， 决 地 的 解
ｉ ｅｒｔ ｎ ｆ ｌ－ ｕｃ ｔ ｏ ｅ ｅｕ ａ ａｄｔ ｃｍｅ ｅ ｏｕ ｄ ｉ ｃ ｌ ｔｅ ｅｅｏ ｍｅｔ ｆ Ｉ ｇ ｏ ｒ ｈｃ ｆｒ ａ ｏ ｎ ｇａｉ ｍｕｔｓ ｒｅ ｅ ｒｇｎ ｏ ｓｐｔ ｌ ａｂ ｏ ｓ ｃｓ ｎ ｆ ｕｔ ｏ ｈ ｖ ｌ ｔ ｏｏ ｉｏ ｈｅ ｓ ｉ ａ ｅ ｈ ｔ ｆ ａ ｄｉ ｙｆ ｄ ｐ ｎ Ｇ Ｓ（ｅｇａ ｉｉ ｏ ｔ ｎ ｏ ｐ ｍ ｉ ｎ
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㊀㊀ 随着地理信息系统的不断发展和广泛应用， 积 累了大量地理空间数据． 在Ｇ Ｉ Ｓ 发展初期， 各Ｇ Ｉ Ｓ软 件采用的空间数据模型与存储格式不同， 导致不同 Ｇ Ｉ Ｓ 系统之间相互独立、 互不相容， 给地理空间数据
１ ］ 的集成与共享带来了困难 ［ ．
设计客户端的交互功能和多源异 ｉ Ｃ ｌ ｉ ｅ ｎ ｔ ６ Ｒｆ ｏ ｒ Ｆ ｌ ｅ ｘ 构空间数据多层可视化功能． １ ㊀地理信息服务构建 地理信息服务的方法： 一旦监听到用户发送的 请求， Ｇ Ｉ Ｓ 服务器通过空间数据引擎把基础空间数 据转换成地图图片对象并发布， 客户端即可浏览， 则 可实现地理信息数据库中空间数据共享． 以此为基 础地图的第 １层背景， 根据用户的需求， 在第 １层底 图之上显示专题图， 实现多源异构空间数据的分层 可视化． 如下页图 ２所示， 从上往下， 第 １层是各生 态文化单位； 第 ２层是生态文化相关单位（ 包含各 湿地公园、 污水处理厂等） ； 第 ３层是行政规划（ 包 含各级乡镇、 单位等） ； 第 ４层是底图（ 包含河流、 田 地、 城区、 道路等） ．
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ＷＡ Ｎ ＧＹ ｕ ｊ ｉ ａ ｎ ， Ｙ ＵＳ ｈ ａ ｏ ｊ ｕ ｎ
王玉见， 余绍０ ２ １ ４ ） 摘要： 以滇池（ 湖泊） 流域生态建设与生态文化数字化信息系统开发为背景， 在研究多源异构数据交换关键 Ｍ Ｌ数据格式对 Ｓ Ｈ Ｐ和 Ｍ Ｉ Ｆ两种不同格式的空间数据进行集成应用， 解决了传 技术的基础上， 利用标准的 Ｇ 统地理信息系统存在交互性差的问题， 从而实现对空间数据的互操作． 实验验证表明， Ｇ Ｍ Ｌ空间数据格式 能准确表达两种异构数据的集成结果， 从而确定 Ｍ Ｉ Ｆ和 Ｓ Ｈ Ｐ两种数据格式成功集成到 Ｇ Ｍ Ｌ框架． 关键词： 异构数据； 富客户端 Ｆ ｌ ｅ ｘ ； Ｇ Ｍ Ｌ格式； 生态文化； 信息系统 中图分类号： Ｔ Ｐ ３ １ １ ㊀文献标识码： Ａ ㊀文章编号： １ ６ ７ ４ － ５ ６ ３ ９ （ ２ ０ １ ５ ） ０ ３ － ０ １ １ ４－ ０ ４ Ｄ Ｏ Ｉ ： １ ０ ． １ ４ ０ ９ １ ／ ｊ ． ｃ ｎ ｋ ｉ ． ｋ ｍ ｘ ｙ ｘ ｂ ． ２ ０ １ ５ ． ０ ３ ． ０ ２ ８
昆 明 学 院 学 报㊀㊀２ ０ １ ５ ， ３ ７ （ ３ ） ： １ １ ４ １ １ ７ ㊀㊀ Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ｏ ｆ Ｋ ｕ ｎ ｍｉ ｎ ｇＵ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ
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基于 Ｇ Ｍ Ｌ的多源异构数据交换技术研究
（ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍ ａ ｔ ｉ ｏ ｎＴ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙＣ ｏ ｌ ｌ ｅ ｇ ｅ ， Ｋ ｕ ｎ ｍ ｉ ｎ ｇ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ， Ｙ ｕ ｎ ｎ ａ ｎＫ ｕ ｎ ｍ ｉ ｎ ｇ ６ ５ ０ ２ １ ４ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ） Ａ ｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ：Ｏ ｎｔ ｈ ｅｂ ａ ｃ ｋ ｇ ｒ ｏ ｕ ｎ ｄｏ ｆ ｄ ｅ ｖ ｅ ｌ ｏ ｐ ｉ ｎ ｇｔ ｈ ｅｄ ｉ ｇ ｉ ｔ ａ ｌ ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍ ａ ｔ ｉ ｏ ｎｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍｏ ｆ ｅ ｃ ｏ ｌ ｏ ｇ ｉ ｃ ａ ｌ ｃ ｏ ｎ ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎａ ｎ ｄｅ ｃ ｏ ｌ ｏ ｇ ｉ ｃ ａ ｌ ｃ ｕ ｌ ｔ ｕ ｒ ｅｏ ｆ Ｄ ｉ ａ ｎ ｃ ｈ ｉ ，ｂ ａ ｓ ｅ ｄｏ ｎｍ ｕ ｌ ｔ ｉ ｓ ｏ ｕ ｒ ｃ ｅ ｈ ｅ ｔ ｅ ｒ ｏ ｇ ｅ ｎ ｅ ｏ ｕ ｓ ｓ ｐ ａ ｔ ｉ ａ ｌ ｄ ａ ｔ ａ ｅ ｘ ｃ ｈ ａ ｎ ｇ ｅ ｃ ｒ ｉ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ，ｂ ｙ ｔ ｈ ｅ ｓ ｔ ａ ｎ ｄ ａ ｒ ｄＧ Ｍ Ｌｄ ａ ｔ ａ ｆ ｏ ｒ ｍ ａ ｔ ｔ ｏ ｉ ｎ ｔ ｅ ｇ ｒ ａ ｔ ｅ ｗ ａ ｔ ｅ ｒ ｓ ｈ ｅ ｄ ｔ ｈ ｅ ｔ ｗ ｏ ｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｔ ｄ ａ ｔ ａ ｆ ｏ ｒ ｍ ａ ｔ ｓ ：Ｓ Ｈ Ｐａ ｎ ｄＭ Ｉ Ｆ ，ｗ ｅｓ ｏ ｌ ｖ ｅｔ ｈ ｅｐ ｒ ｏ ｂ ｌ ｅ ｍｏ ｆ ｐ ｏ ｏ ｒ ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎｉ ｎｔ ｒ ａ ｄ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｇ ｅ ｏ ｇ ｒ ａ ｐ ｈ ｙｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍ ａ ｔ ｉ ｏ ｎｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍｔ ｏ ｒ ｅ ａ ｌ ｉ ｚ ｅ ｔ ｈ ｅ ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｏ ｐ ｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎｏ ｎｓ ｐ ａ ｔ ｉ ａ ｌ ｄ ａ ｔ ａ ．Ｔ ｈ ｅ ｔ ｅ ｓ ｔ ｉ ｎ ｇ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ｈ ｏ ｗ ｅ ｄｔ ｈ ａ ｔ ｔ ｈ ｅ Ｇ Ｍ Ｌｓ ｐ ａ ｔ ｉ ａ ｌ ｄ ａ ｔ ａ ｆ ｏ ｒ ｍ ａ ｔ ｃ ａ ｎａ ｃ ｃ ｕ ｒ ａ ｔ ｅ ｌ ｙ ｅ ｘ ｐ ｒ ｅ ｓ ｓ ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｔ ｗ ｏ ｋ ｉ ｎ ｄ ｓ ｏ ｆ ｈ ｅ ｔ ｅ ｒ ｏ ｇ ｅ ｎ ｅ ｏ ｕ ｓ ｄ ａ ｔ ａ ．Ｉ ｔ ｉ ｓ ｓ ｕ ｃ ｃ ｅ ｓ ｓ ｆ ｕ ｌ ｔ ｏ ｉ ｎ ｔ ｅ ｇ ｒ ａ ｔ ｅ ｔ ｈ ｅｔ ｗ ｏ ｄ ａ ｔ ａｆ ｏ ｒ ｍ ａ ｔ ｓ —Ｍ Ｉ Ｆ ，Ｓ Ｈ Ｐｉ ｎ ｔ ｏ Ｇ Ｍ Ｌｆ ｒ ａ ｍ ｅ ｗ ｏ ｒ ｋ ． Ｋ ｅ ｙｗ ｏ ｒ ｄ ｓ ：ｈ ｅ ｔ ｅ ｒ ｏ ｇ ｅ ｎ ｅ ｏ ｕ ｓ ｄ ａ ｔ ａ ； ｒ ｉ ｃ ｈｃ ｌ ｉ ｅ ｎ ｔ Ｆ ｌ ｅ ｘ ； Ｇ Ｍ Ｌｆ ｏ ｒ ｍ ａ ｔ ； ｅ ｃ ｏ ｌ ｏ ｇ ｉ ｃ ａ ｌ ｃ ｕ ｌ ｔ ｕ ｒ ｅ ； ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍ ａ ｔ ｉ ｏ ｎｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ