OODB中用于语义查询处理的知识挖掘
数据库的语义数据集成与知识图谱
数据库的语义数据集成与知识图谱随着互联网的快速发展和大数据时代的到来，数据的规模和复杂性不断增加，为了更好地管理和利用这些数据，数据库的语义数据集成和知识图谱的建设成为了重要的研究领域。
语义数据集成是指通过对不同数据源中的数据进行语义建模和匹配，将其整合到一个一致的数据集中。
传统的数据库系统主要依赖于结构化数据模型，如关系模型，但随着半结构化数据和非结构化数据的增加，传统的数据集成方法面临着很大的挑战。
语义数据集成的目标是将不同数据源中的异构数据进行语义建模，通过语义映射和匹配，将其整合成一个全局的一致性数据集，提供给用户进行查询与分析。
知识图谱，又称为语义图谱或智能图谱，是一种用于描述现实世界中的实体、概念、关系和属性的图形化表示方法。
它通过在各种领域或知识域中提取和组织事实和知识，建立起一个结构化的、语义丰富的知识网络。
知识图谱不仅对各种数据进行了语义建模和集成，还为用户提供了灵活且丰富的查询、推理和分析能力。
在语义数据集成与知识图谱的建设过程中，需要进行以下几个关键步骤：1. 数据源分析与语义建模：首先，需要分析不同数据源中的数据结构和语义含义，并对其进行语义建模，将其转化为计算机能够理解的形式。
这样可以为后续的语义匹配和集成提供基础。
2. 语义映射与匹配：在多个数据源中，往往存在着不同的数据模式和语义表示，因此需要进行语义映射和匹配。
这一步骤旨在识别源数据之间的语义相似性，找到它们之间的语义对应关系。
常用的语义匹配方法有基于规则的匹配、基于实例的匹配和基于语义约束的匹配等。
3. 数据集成与清洗：在进行数据集成之前，需要对源数据进行清洗和预处理，包括去除重复数据、解决数据冲突和不一致性等。
然后，将经过语义映射和匹配的数据进行集成，生成一个一致性和完整性的数据集。
4. 知识图谱构建与推理：通过对集成后的数据进行进一步的组织和分析，可以构建出一个具有结构化和语义丰富性质的知识图谱。
知识图谱的构建既可以依赖于人工标注和知识工程的手段，也可以通过自动化的技术从大量非结构化和半结构化数据中进行知识的抽取与推理。
数据挖掘知识点归纳
知识点一数据仓库1.数据仓库是一个从多个数据源收集的信息存储库，存放在一致的模式下，并且通常驻留在单个站点上。
2.数据仓库通过数据清理、数据变换、数据集成、数据装入和定期数据刷新来构造。
3.数据仓库围绕主题组织4.数据仓库基于历史数据提供消息，是汇总的。
5.数据仓库用称作数据立方体的多维数据结构建模，每一个维对应于模式中的一个或者一组属性，每一个单元存放某种聚集的度量值6.数据立方体提供数据的多维视图，并允许预计算和快速访问汇总数据7.提供提供多维数据视图和汇总数据的预计算，数据仓库非常适合联机分析处理，允许在不同的抽象层提供数据，这种操作适合不同的用户角度8.OLAP例子包括下钻和上卷，允许用户在不同的汇总级别上观察数据9.多维数据挖掘又叫做探索式多维数据挖掘OLAP风格在多维空间进行数据挖掘，允许在各种粒度进行多维组合探查，因此更有可能代表知识的有趣模式。
知识点二可以挖掘什么数据1.大量的数据挖掘功能，包括特征化和区分、频繁模式、关联和相关性分析挖掘、分类和回归、聚类分析、离群点分析2.数据挖掘功能用于指定数据挖掘任务发现的模式，分为描述性和预测性3.描述性挖掘任务刻画目标数据中数据的一般性质4.预测性挖掘任务在当前数据上进行归纳，以便做出预测5.数据可以与类或概念相关联6.用汇总、简洁、精确的表达描述类和概念，称为类/概念描述7.描述的方法有数据特征化（针对目标类）、数据区分（针对对比类）、数据特征化和区分8.数据特征化用来查询用户指定的数据，上卷操作用来执行用户控制的、沿着指定维的数据汇总。
面向属性的归纳技术可以用来进行数据的泛化和特征化，而不必与用户交互。
形式有饼图、条图、曲线、多维数据立方体和包括交叉表在内的多维表。
结果描述可以用广义关系或者规则（也叫特征规则）提供。
9.用规则表示的区分描述叫做区分规则。
10.数据频繁出现的模式叫做频繁模式，类型包括频繁项集、频繁子项集（又叫频繁序列）、频繁子结构。
什么是数据挖掘
什么是数据挖掘数据挖掘(Data Mining)，又称为数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Database, KDD)，就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程，简单的说，数据挖掘就是从大量数据中提取或“挖掘”知识。
并非所有的信息发现任务都被视为数据挖掘。
例如，使用数据库管理系统查找个别的记录，或通过因特网的搜索引擎查找特定的Web页面，则是信息检索（information retrieval）领域的任务。
虽然这些任务是重要的，可能涉及使用复杂的算法和数据结构，但是它们主要依赖传统的计算机科学技术和数据的明显特征来创建索引结构，从而有效地组织和检索信息。
尽管如此，数据挖掘技术也已用来增强信息检索系统的能力。
数据挖掘的起源为迎接前一节中的这些挑战，来自不同学科的研究者汇集到一起，开始着手开发可以处理不同数据类型的更有效的、可伸缩的工具。
这些工作建立在研究者先前使用的方法学和算法之上，在数据挖掘领域达到高潮。
特别地，数据挖掘利用了来自如下一些领域的思想：(1) 来自统计学的抽样、估计和假设检验，(2) 人工智能、模式识别和机器学习的搜索算法、建模技术和学习理论。
数据挖掘也迅速地接纳了来自其他领域的思想，这些领域包括最优化、进化计算、信息论、信号处理、可视化和信息检索。
一些其他领域也起到重要的支撑作用。
特别地，需要数据库系统提供有效的存储、索引和查询处理支持。
源于高性能（并行）计算的技术在处理海量数据集方面常常是重要的。
分布式技术也能帮助处理海量数据，并且当数据不能集中到一起处理时更是至关重要。
数据挖掘能做什么1)数据挖掘能做以下六种不同事情（分析方法）：· 分类（Classification）· 估值（Estimation）· 预言（Prediction）· 相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）· 聚集（Clustering）· 描述和可视化（Des cription and Visualization）· 复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)2)数据挖掘分类以上六种数据挖掘的分析方法可以分为两类：直接数据挖掘；间接数据挖掘· 直接数据挖掘目标是利用可用的数据建立一个模型，这个模型对剩余的数据，对一个特定的变量（可以理解成数据库中表的属性，即列）进行描述。
2022年宁波工程学院数据科学与大数据技术专业《数据库系统原理》科目期末试卷B(有答案)
2022年宁波工程学院数据科学与大数据技术专业《数据库系统原理》科目期末试卷B（有答案）一、填空题1、____________、____________、____________和是计算机系统中的三类安全性。
2、有两种基本类型的锁，它们是______和______。
3、关系规范化的目的是______。
4、SQL语言的数据定义功能包括______、______、______和______。
5、完整性约束条件作用的对象有属性、______和______三种。
6、SQL Server中数据完整性包括______、______和______。
7、数据管理技术经历了______________、______________和______________3个阶段。
8、已知系（系编号，系名称，系主任，电话，地点）和学生（学号，姓名，性别，入学日期，专业，系编号）两个关系，系关系的主码是______________，系关系的外码是______________，学生关系的主码是______________，外码是______________。
9、数据库管理系统的主要功能有______________、______________、数据库的运行管理以及数据库的建立和维护等4个方面。
10、数据库系统在运行过程中，可能会发生各种故障，其故障对数据库的影响总结起来有两类：______和______。
二、判断题11、数据库的数据项之间无联系，记录之间存在联系。
（）12、在第一个事务以S锁方式读数据R时，第二个事务可以进行对数据R加S锁并写数据的操作。
（）13、可以用UNION将两个查询结果合并为一个查询结果。
（）14、标准SQL语言能用于所有类型的关系数据库系统。
（）15、二级封锁协议能解决不可重复读问题，不能解决读"脏"数据。
（）16、在SQL中，ALTERTABLE语句中MODIFY用于修改字段的类型和长度等，ADD用于添加新的字段。
数据挖掘导论知识点总结
数据挖掘导论知识点总结数据挖掘是一门综合性的学科，它涵盖了大量的知识点和技术。
在本文中，我将对数据挖掘的导论知识点进行总结，包括数据挖掘的定义、历史、主要任务、技术和应用等方面。
一、数据挖掘的定义数据挖掘是从大量的数据中发掘出有价值的信息和知识的过程。
它是一种将数据转换为有意义的模式和规律的过程，从而帮助人们进行决策和预测的技术。
数据挖掘能够帮助我们从海量的数据中找到潜在的关联、规律和趋势，从而为决策者提供更准确和具有实际意义的信息。
二、数据挖掘的历史数据挖掘的概念最早可追溯到20世纪60年代，当时统计学家和计算机科学家开始尝试使用计算机技术来处理和分析大量的数据。
随着计算机硬件和软件技术的不断发展，数据挖掘逐渐成为一门独立的学科，并得到了广泛应用。
三、数据挖掘的主要任务数据挖掘的主要任务包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测和预测等。
分类是将数据划分为多个类别的过程，其目的是帮助我们将数据进行分组和识别。
聚类是将数据划分为多个簇的过程，其目的是发现数据中的潜在模式和规律。
关联规则挖掘是发现数据中的关联规则和频繁项集的过程，其目的是发现数据中的潜在关联和趋势。
异常检测是发现数据中的异常值和异常模式的过程，其目的是发现数据中的异常现象。
预测是使用数据挖掘技术对未来进行预测的过程，其目的是帮助我们做出更准确的决策。
四、数据挖掘的技术数据挖掘的技术包括统计分析、机器学习、人工智能、数据库技术和数据可视化等。
统计分析是数据挖掘的基础技术，它包括描述统计、推断统计和假设检验等方法。
机器学习是一种使用算法和模型来识别数据模式和规律的技术，常见的机器学习算法包括决策树、神经网络、支持向量机和朴素贝叶斯等。
人工智能是数据挖掘的前沿技术，它包括自然语言处理、图像识别和智能决策等方面。
数据库技术是数据挖掘的技术基础，包括数据存储、数据检索和数据管理等技术。
数据可视化是数据挖掘的重要技术，它能够帮助我们将数据呈现为可视化的图表和图形，从而更直观地理解数据。
数据挖掘基本概念
数据挖掘基本概念数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。
数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
数据挖掘对象1.数据的类型可以是结构化的、半结构化的，甚至是异构型的。
发现知识的方法可以是数学的、非数学的，也可以是归纳的。
最终被发现了的知识可以用于信息管理、查询优化、决策支持及数据自身的维护等。
2.数据挖掘的对象可以是任何类型的数据源。
可以是关系数据库，此类包含结构化数据的数据源；也可以是数据仓库、文本、多媒体数据、空间数据、时序数据、Web数据，此类包含半结构化数据甚至异构性数据的数据源。
3.发现知识的方法可以是数字的、非数字的，也可以是归纳的。
最终被发现的知识可以用于信息管理、查询优化、决策支持及数据自身的维护等。
数据挖掘步骤在实施数据挖掘之前，先制定采取什么样的步骤，每一步都做什么，达到什么样的目标是必要的，有了好的计划才能保证数据挖掘有条不紊地实施并取得成功。
很多软件供应商和数据挖掘顾问公司投提供了一些数据挖掘过程模型，来指导他们的用户一步步地进行数据挖掘工作。
比如，SPSS公司的5A和SAS公司的SEMMA。
数据挖掘过程模型步骤主要包括定义问题、建立数据挖掘库、分析数据、准备数据、建立模型、评价模型和实施。
下面让我们来具体看一下每个步骤的具体内容：(1)定义问题。
在开始知识发现之前最先的也是最重要的要求就是了解数据和业务问题。
必须要对目标有一个清晰明确的定义，即决定到底想干什么。
比如，想提高电子信箱的利用率时，想做的可能是“提高用户使用率”，也可能是“提高一次用户使用的价值”，要解决这两个问题而建立的模型几乎是完全不同的，必须做出决定。
(2)建立数据挖掘库。
建立数据挖掘库包括以下几个步骤：数据收集，数据描述，选择，数据质量评估和数据清理，合并与整合，构建元数据，加载数据挖掘库，维护数据挖掘库。
knowledge based 方法
knowledge based 方法knowledge based 方法，即基于知识的方法，是人工智能领域的一个重要分支。
本文将详细探讨knowledge based 方法的基本原理、主要类型以及在实际应用中的优势。
一、基本原理knowledge based 方法的核心思想是利用已有的知识来解决实际问题。
这些知识通常以规则、事实、概念等形式存在，可以是领域专家的经验总结，也可以是从大量数据中自动提取的规律。
基于知识的方法主要包括知识表示、知识推理和知识获取三个环节。
1.知识表示：将领域知识以一定的形式表示出来，便于计算机进行处理。
常见的知识表示方法有产生式规则、语义网络、框架等。
2.知识推理：根据已有的知识，通过推理方法得到新的知识或结论。
知识推理主要包括演绎推理、归纳推理和类比推理等。
3.知识获取：从数据、文本、专家经验等来源获取知识。
知识获取是知识库构建的关键环节，涉及到自然语言处理、机器学习、数据挖掘等技术。
二、主要类型1.基于规则的方法：通过预定义的规则来进行知识推理。
这种方法适用于规则明确的领域，如专家系统、自动推理等。
2.基于案例的方法：通过类比历史案例来进行知识推理。
这种方法适用于案例丰富的领域，如医疗诊断、法律咨询等。
3.基于模型的方法：通过构建数学模型来进行知识推理。
这种方法适用于具有较强数学描述能力的领域，如机器学习、深度学习等。
4.基于本体论的方法：通过构建领域本体来进行知识表示和推理。
本体论方法有助于实现知识的共享和重用，适用于复杂、大规模的知识系统。
三、实际应用优势1.减少搜索空间：基于知识的方法可以在搜索过程中利用已有的知识，避免盲目搜索，提高问题求解的效率。
2.提高泛化能力：通过从大量数据中提取规律，基于知识的方法可以具有一定的泛化能力，适用于解决类似问题。
3.解释性强：基于知识的方法通常可以提供清晰的推理过程和解释，有助于用户理解和信任系统。
4.易于与人类专家合作：基于知识的方法可以与人类专家共同工作，实现人机协同，提高问题求解的效果。
利用AI—DB技术设计OODB的语义查询模型
利用AI—DB技术设计OODB的语义查询模型
张晓龙;王惠民
【期刊名称】《武汉钢铁学院学报》
【年(卷),期】1993(016)001
【摘要】作为第三代数据库的OODB,要求是新的理论方法和技术。
作者分析OODB的现状后,提出了一种语义查询模型。
它是用一种基于人工智能和数据库相结合(AI-DB)的技术实现的。
与用户界面自然语言的查询,被分析、分解为相应的查询规则,建立规则表、触发表和转换表,最后提交给系统依照表格完成查询。
这是一种新的基于语义查询的实践。
【总页数】7页(P69-75)
【作者】张晓龙;王惠民
【作者单位】不详;不详
【正文语种】中文
【中图分类】TP311.5
【相关文献】
1.集成部分-整体语义联系到OODBS的通用方法 [J], 马英;王朋博
2.OODBS的一种缓冲管理方法 [J], 毛兆余
3.利用ASWF++实现OODBS的SDAI [J], 张彦平
4.OODBS中查询优化和查询处理技术 [J], 何炎祥;陈燕涛;孙祥胜
5.OODB中用于语义查询处理的知识挖掘 [J], 王晓升;韩君
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
第２ ４卷 第 ４期
哈尔滨师范大学 自然科 学学报
ＮＡ ＲＡＬＳ Ｉ ＮＣ ＯＵＲＮ ＴＵ Ｃ Ｅ ＥＳＪ ＡＬ ＯＦ ＨＡＲＢ Ｎ Ｎ０Ｒ Ｉ ＭＡＬ Ｕ ＶＥ Ｓ ＮＩ Ｒ Ｉ Ｉ
Ｖ １２ ． ｏ４２０ ｏ．４ Ｎ ． ０ ８
知识挖掘系统 由三部分组成 ， 也是知识挖掘 的三个阶段 ： 识别 、 提取 和表达． 识别阶段通过建 立一个虚拟层 ， 找出符合全部查询要求的对象 ； 提 取 阶段 对虚 拟层 中 的这 些 目标 类进行 特性 提 取 以 获取有用的知识 ， 以满足用户 的需求 ； 表达阶段用
一
的数据建模要求． 在面向对象数据库系统中， 所有
共享 属性和行 为 （ 或方 法 ） 的对象 被 组织 在类 中 ，
数据被组织在一个类和子类 的层次结构 中， 该类 层次结构记录了一个类与其子类 之间的关系， 子 类 继 承其上层类 的所 有 属性 ， 且 它 们 还可 以具 并 有 自己的属性 ． 的实 例称 为对 象． 类 在类层 次结 构
一
个类 层范 围 内的不 同类 的对 象集 ． 因此 ， 向对 面
和推 广应用 ， 由此 激 发我 们 去研 究 在 面 向对 象 数 据库 中提高查 询处 理 效 率 、 降低 查 询 处理 代 价 的 方 法． 笔者 提出一 种在 大 型 Ｏ Ｄ 中利用 知 识 挖 ＯＢ
掘 加快语义 查询处 理 的方 法 ．
象数据 库 的面 向对 象 查 询往 往 很 复杂 ， 询 的范 查 围常 常是较 大规 模 的外延 数 据 库 ， 致查 询 处 理 导 开销很 大 ， 其 是包 含 多 个 连 接 操 作 的 查 询 …， 尤 为 了避免 访问 和处 理 大 量不 必 要 的数 据 ， 对 面 在 向对象查 询处 理 的本 质 特 点进 行 分 析 的基 础 上 ， 提 出 了采 用知识 挖掘 提高 查询处 理效 率 的方 法，
・ 前期数据库使用模式
● 用户领域 知识
当建立了一个虚拟层时 ， 以使用一个 由用 可 户指定 的阈值来提供有关 目标类数量的上限． 在 层次结构 中， 如果 目 标类的数量 比指定 的阈值大 ，
那 么需 要 通过 对 目标类 概 化 的方 法减 少 目标 类 的 数 目． 就是 ， 也 必需 组 合一 些 目标类 形 成一 个一 般 的 目标 类 ． 如果 一个 目标 类 没 有 被 某 一 个 时 间段
图 １ 识 别 模 块 的 ＩＯ 图 Ｐ
大 型数据 库 中的数 据 包 含 上 千 种 模 式 ， 这 对 些模 式 进行查 询 限 制 是 必 要 的． 统 根 据 前 期 数 系 据 库使用 模式 和用 户领 域 知识 产生 模式 的有趣 性 尺 度 ， 照 这 个 尺 度 检 索 出有 趣 模 式 ， 此创 按 由 建基 于该类层 结 构 的一个 虚拟层 ．
０ 引言
面 向 对 象 数 据 库 （ Ｏ Ｂ： ｂｅｔ ｒ ｎｅ Ｏ Ｄ Ｏ ｊｃ —ｏ ｅｔ ｉ ｄ Ｄ ｔ ａｅ被 认为是 最有 前 途 的新 一代 数 据 库． ａａ ｓ） ｂ 但 是 ， 常情况下 它在处 理查 询方面是 很慢 的 ， 通 这极
大地 影响 了 Ｏ Ｄ Ｏ Ｂ的性 能 ， 阻碍 了 Ｏ Ｄ Ｏ Ｂ的发展
：一Ｃ１， Ｃ２， ， … Ｃ ， Ｃ ＋ ， Ｃ ＋ … ， Ｃ ］ １］ ２， ］
处理 （ ） Ｐ
输 “ Ｏ） ｛（
● 类层结构
— 识别 ■
虚拟层
这 里 ： １ｃ ， … ， 是 一 组 类 ， Ｃ ＋， Ｃ ， ２… Ｃ ］ １］ Ｃ ＋， … ， Ｃ 是 另外 一 组类 ． … ］
有 特性 （ 括 属 性 、 法 、 息 ） 在类 如 Ｍｙｌｓ 包 方 消 ． Ｃａｓ
上 的一 个条 件 查询 ， 范 围或 者 是 Ｍｙ ｌ ｓ的实 其 Ｃａ ｓ
例集 ， 或者 是 以 Ｍ Ｃａｓ ｙ ｌｓ 为根 的整 个类 层 （ Ｍ — 即 ｙ
Ｃ ｓ 的全部子类 ） ｌｓ ａ 的实例集 ， 其查询结果可能是
输入 （ ） Ｉ
● 数 据 库 当前 数 据 行
这里 是 目标类的名字 ， １ ｌ是一基 Ｃ ， ≤ ≤， ，
类 的名字 ， 且 ， ２ 并 ｌ ． ｔ ＞ （） ｂ 一个 目标 类定 义 为基 类 的一 组 对 象实 例 的交集 ． 用这 种方 式定 义 目标 类 的记法 如 下 ：
收 稿 日期 ：０ ８— １ ０ ２０ ０ — ９
种 意义 明晰 的方 式表 示挖 掘 的知识 ． 识 别 阶段 的任 务 主要 是 找 出 有趣 的对 象 ． 到
２ １ 识别 ．
维普资讯
第 ４期
６ ３
这一模块的主要输入包括数据库 当前 的数据行 、 类层 、 前期数据库使用模式和用户领域知识 ， 其输 出是 一个 虚拟 层 ． ＩＯ图表 示如 图 １ 示 ． 用 Ｐ 所
Ｏ Ｄ Ｏ Ｂ中用 于语 义查 询 处 理 的知 识 挖 掘
王 晓升 韩 君
（ 江 国 际海 运 职 业 技 术学 院 ） 浙
【 摘要 】 针对 面 向对 象数 据 库在 处理 查询 方 面速度 慢 、 系统 开销 大 的 问题 ， 提
出一种在大型面向对象数据库 中挖掘先前无知、 潜在有用的知识的方法， 所挖掘到的
知 识运 用到语 义查询 处理 上 ， 查询 处理 更 加 快捷． 识挖 掘 方 法 由三 个阶 段 组成 ： 使 知 识别、 提取 和表 达．
关键 词 ： 知识挖 掘 ； 查询处 理 ； 面向对 象数 据 库 （ Ｏ Ｂ ； Ｏ Ｄ ） 虚拟 层
中， 任何层 上 的一 个 对象 继 承 了更 高 层 对 象 的所
１ 面 向对 象数 据 库 及其 查 询 特 点
面向对象数据库具有传统数据库（ 如关 系型 数据库） 不具备 的一些特点 ， 它使用一系列 面向 对象概念（ 对象 、 如： 封装 、 继承和多态性等 ） 进行
数 据建模 ， 这些 概念 能 够 极掘 系统