一种基于语义的异构数据模型映射方法
2006年6月第17卷第3期装备指挥技术学院学报JournaloftheAcademyofEquipmentCommand&TechnologyJune2006Vol.17No3
收稿日期:20040625作者简介:陈建宇(1973-),男(汉族),云南罗平人,硕士,chjy0927_cn@sina.com;张维明(1962-),男,教授,博士生导师.一种基于语义的异构数据模型映射方法陈建宇,张维明,刘忠(国防科技大学人文与管理学院,湖南长沙410073)摘要:针对虚拟样机应用集成中的数据交换问题,考虑到产品模型的表达方式,提出了基于语义的异构模型间映射描述方法;该方法将异构数据交换问题,从应用具体实现代码中隔离,以一定形式抽象地表示,在元模型层与数据实例层准确地定义数据模型间的对应关系;最后,给出了实际采用此方法交换数据的典型事例。关键词:虚拟样机;产品模型;语义数据模型;语义异构;模型映射;数据转换中图分类号:TP319文献标识码:A文章编号:16730127(2006)03008605AMappingMethodBasedonSemanticFeatureBetweenHeterogeneousDataModelCHENJianyu,ZHANGWeiming,LIUZhong(SchoolofHumanitiesandManagement,NationalUniversityofDefenseTechnology,ChangshaHunan410073,China)Abstract:Thepaperproposesamethodthatusessemanticfeaturetobuildmappingcorrespondencebothinmetamodelandmodelinstancelevelbetweendifferentproductdatamodeltosolvedataexchangebetweenheterogeneousapplicationsinvirtualprototyping.Thismethodisbothabstractandformaltoseparatethedataexchangefromapplicationimplementation,andsometypicalexamplesinengineerpracticeareshown.Keywords:virtualprototyping;productmodel;semanticdatamodel;semanticheterogeneous;modelmapping;datatransform1问题的提出在虚拟样机研究中,面临的基础性也是最具挑战性的问题之一,就是如何将领域跨度较大的不同应用集成起来,这些应用是服务于设计、分析、试验、仿真评估等领域的计算机系统。通过已有的一些设计分析集成项目,如,COMBI(computerintegratedobjectorientedmodelforthebuildingindustry)[1]的实施情况来看,在集成的设计、分析环境下,建立一个通用的产品数据模型并以共享数据库的形式支持各种应用似乎不大现实,最大的困难在于:多个学科在各自固有领域建立起来的模型很难真正集成。原因在于:在设计与分析集成框架下,设计、分析、仿真与评估,这几个主要的环节之间的数据交换本质上是异构的。这种异构是由设计、分析等问题的范畴及语义表达方式的差别造成的,难以通过一种模型来统一地表达。既然在产品建模领域,集成异构应用数据模型不大现实,但异构的应用之间又确实存在大量的相关产品描述信息的数据交换,而应用中点对点的文件交换已被证明在系统复杂时不可行。因此,有必要寻求一种自动化或是半自动化的方法,来实现异构应用之间的数据集成。近年来,一种新的思路开始引起人们的注意:即在相互关联而又异构的数据模型间建立映射机制,这种映射机制应是形式化的,既便于人的理解,也应是计算机可处理的,这种映射机制成为异构应用间交换数据的辅助手段。映射成为异构数据模型间交互的一种新的手段[2],它比较了模型间映射机制[3],比较了利用映射语言和文档表示方法进行模型间映射。这些研究基本上都是基于特定的应用以及特定的模型描述方式,在虚拟样机产品建模领域的研究开展得较少。特别是对映射机制,还有待更深入形式化研究,使得映射实现方式能有坚实的理论基础,从而在实现方式上有良好的可扩展性,以支持可能出现的复杂多变的异构模型映射情况。由于EXPRESS语言表示的语义数据模型是虚拟样机中各种应用定义数据模型的主要手段,为此,本文提出了一种新的方法:通过考察语义数据模型的特征,以形式化的手段表示模型间映射的主要内容,对映射的描述包括模型层及实例层2个层次。模型层的映射表示不同模型之间可以刻画的对应关系;实例层利用模型层映射描述完成给定数据集之间的转换。2语义数据模型的语义特征2.1基本特征由于以EXPRESS语言建立的产品模型描述,本质上是一种语义数据模型,因此,在讨论模型间的语义集成时,首先必须回顾一下语义数据模型的主要概念和基本的特点。与传统的数据模型相比,语义数据模型主要是提供更加丰富的手段来支持对关系、数据抽象、继承、限制约束等数据建模领域中非常重要的概念表达,而这些表达方式又是由所谓的语义 特征来描述的。因此,首先讨论语义数据模型的基本表示元素!!!语义特征。语义特征包括:分类(classification)、泛化/特化(generalization/specification)、聚集(aggregation)、相连(association),建模的基本元素有以下3种。1)实体(entity)。现实世界问题域的基本描述单元,应该单独考察的客观世界的客体。2)IsA继承关系。表达实体间的子类/超类关系,子类实体是超类实体的特例,继承超类的全部属性,描述了现实世界实体的层次化结构。3)关系的级联(cardinality)特性。级联描述了一实体作为另一实体的属性时的数量关系。常见的级联关系有以下几种:零对一(0∀1);一对一(1∀1);一对多(1∀N);多对多(M∀N)。虽然语义数据模型的基本特征只有这几项,但它们之间复杂的组合使得模型间异构难以处理。2.2模式间映射语义数据模型最主要的建模元素就是实体与属性(EXPRESS语言以属性表示实体间的关系),因此,考察模式映射的主要可能形式,即是实体间、属性间、实体与属性之间这几种可能的映射组合关系,模式之间可能的映射组合可用图1来表示。
图1模型间映射基本形态图1中, 表示空集。实体(属性)到 的单向箭头表示删除实体(属性); 到实体(属性)的单向箭头表示创建实体(属性)。可以看出,在模型间映射中,从模型的基本元素之间的映射来作划分,可能的映射方式有以下几种:实体#实体、实体#属性、属性#实体、属性#属性、 #实体(创建实体)、实体# (删除实体)和属性# (删除属性)、 #属性(创建属性)等。以上分类只考虑了基本建模元素之间可能组合所形成的映射,如果考虑到关系的级联基数,实际的模型间映射就更加复杂了。为此,有必要用一种形式化的方法表示语义数据模型的主要建模特征,并在此基础上,对模型之间的映射做相应的描述。3模型及模型实例形式化表示3.1定义模式G用如下的4元组表示∃C,LE,LS,K%。其中:C为类的集合;LE是属性关系标号的集合;LS是泛化/特化关系标号集合,规定&E!C∋LE∋C为表示关系的边的集合;(S!C∋LS∋C为表示继承关系的边的集合;87第3期陈建宇,等:一种基于语义的异构数据模型映射方法)K:E#{[0∀1],[1∀1],[1∀N],[N∀1],[N∀M]}为一个将级联级数与属性关系边联系起来的函数,并在函数的值域上定义如下的偏序关系:[0∀1]<[1∀1],[1∀1]<[1∀N],[1∀1]<[N∀1],[1∀N]<[N∀M],[N∀1]<[N∀M]。有几点需要说明:1)C分为原子类型Cprim和构造类型Ccon,前者为基本类型,后者表示由基本类型或构造类型聚合而成的复杂定义类型。2)属性边是一个序偶对∃C,Label,C∗%,表示C∗是C中以Label表示的属性。3)一般的语义数据模型的继承语义非常复杂,可能包括多重继承、互斥继承、与或继承等,这里只简单考虑单重互斥继承的情况。4)在实际的模型中,实体间的级联关系如果为[N∀M],一般都通过添加中间实体定义的方式简化成一对多关系。所以,实际的实体间联系将只考虑[0∀1]、[1∀1]和[1∀N]这3种情况。为了后面表述的方便,引入下面的记号:e.cent表示属性边的聚合实体定义,e.cattr表示属性边的作为属性的实体定义;s.cparent表示继承边的父类,s.cchild表示继承边的子类。3.2性质一个完备的语义数据模型的性质具有以下的性质。首先定义一些基本的记号:用小写字母a,b,c,+表示属性边,用小写字母p,q,r,+表示实体,用大写字母A,B,+表示继承边。1)由E!C∋LE∋C,如果(p,a,q),E,那么记作p#aq,意思是实体p的任何实例都有一个a属性,类型是q。2)由S!C∋LS∋C,如果(p,A,q),S,那么记作p∀Aq,表示p是q的特化,p的任何实例也是q的实例。3)对于p∀A1r1∀A2r2∀+∀Amrm∀q,或者p=q,记作p∀*q。则语义数据模型的基本性质表示如下:&如果p#aq1,p#aq2,那么q1=q2;(如果p∀q,q#ar,那么p#ar;)如果p#as,s∀r,那么p#ar;−如果q#as,p∀q,那么#r,C,r∀s并且p#ar。式&说明,实体之间的关系,除了参与联系的实体外,属性的名称也参与关系的表示。式(说明了特化关系对属性的继承性,即如果p是q的特化,q有a表示的属性r,则p也有用a表示的属性r。式)从另外一个角度说明了属性对特化关系的保持,即如果p有a表示的属性s,而s是r的特化,则p有用a表示的属性r。此外,定义级联关系函数为K:#{0-1,1-1,1-m}并定义偏序关系:0-1<1-1<1-m,表示级联基数的弱化。添加如下的公理:∃p,q,r,s,C,∃a,L,如果有:p#aq,r#as,r∀p,s∀q,那么有:K(p#aq).(r#as)。这个公理意味着:如果r是p的特化,s是q的特化,p有属性q,用a表示,则继承关系只能弱化(使子类属性间级联基数有更大的灵活性)属性级联数。3.3实体实例描述每一个模式都包含许多相互关联的实例,这些实例的结构以及实例之间的关系都遵循模式中的定义,但实例的值只要在定义的域中且不违反约束规则,则可任意取值,这个过程称之为模式的实例化。实例可以用如下的一个四元组表示:M=∃O,EO,SO,I%,其中,O是对象集合,EO是对象关系集合,SO是特化/泛化关系的集合,I是从对象到类定义的映射。用Op、Oq,+表示属于类p,q,+,a,b,+表示关系标号,A,B,+表示泛化/特化关系,对于一个模型实例表示M=∃O,EO,SO,I%,有下面的定义:1)对于(Op,a,Oq),EO,记作Op%aMOq。2)对于(Op,A,Oq),SO,记作Op∀AMOq。对于一给定的模式G=(C,E,S,K)O是对象集合,EO!O∋LE∋O是对象关系集合;SO!O∋LS∋O是对象泛化/特化关系集合;I:O#C表示从对象到类的映射。一个模式实例M=(O,EO,SO,I)满足模式88装备指挥技术学院学报2006年
基于语义视图的SPARQL-SQL查询转换方法
基于语义视图的SPARQL-SQL查询转换方法
李华昱;龚安
【摘 要】针对油气井工程领域关系数据库,提出一种基于语义视图的SPARQL-SQL查询转换方法.该方法采用特定本体描述数据源关系模式,通过RDF三元组形式,将关系表定义为领域本体之上的语义查询视图,从而建立数据源与本体之间的映射关系,并根据语义映射信息,将提交的SPARQL语句进行解析与查询重写,转换为面向关系数据源的SQL语句.通过实现油气井虚拟数据中心,验证了该方法的可行性与有效性,并获得了良好的应用效果.
【期刊名称】《计算机系统应用》
【年(卷),期】2016(025)002
【总页数】6页(P190-195)
【关键词】语义视图;SPARQL;语义集成;查询重写;油气井
【作 者】李华昱;龚安
【作者单位】中国石油大学(华东)计算机与通信工程学院,青岛266580;中国石油大学(华东)计算机与通信工程学院,青岛266580
【正文语种】中 文
本体能够清晰描述领域概念模型和数据语义信息,利用本体对数据库进行集成可有效解决由术语定义、概念结构和相互关系的差异所造成的语义异构. 目前,领域数据主要还是以关系数据库进行存储,将基于本体的语义查询转换为面向关系数据库的SQL查询,充分利用关系数据库函数,是提高语义集成与查询效率的一种重要尝试. 因此,实现SPARQL-SQL查询转换是实现和推广领域数据语义集成与应用的一项必要措施.
文献[1]采用(Subject,Predicate,Object)关系模型将RDF存储在关系数据库中,并定义Select、Projection、Join和Union等关系运算用以表示SPARQL的Select和Where子句,能够将SPARQL转换为对关系数据库中RDF数据的SQL查询.
Hartig[2]等人提出了SPARQL查询图模型,基于此模型定义了一组指导查询重写的转换规则. Cheboto[3,4]等人提出的查询转换方法包括BGPtoSQL和SPARQL-SQL算法: BGPtoSQL首先将SPARQL查询表示为图形模型,然后再将其转换为等价的SQL关系代数; SPARQL-SQL则是在BGPtoSQL基础上完成语义查询转换.
科技资源共享 科技资源信息集成规范-最新国标
1 科技资源共享 科技资源信息集成规范 1 范围 本文件规定了科技资源信息集成的元数据要求、信息集成参考模型、功能模块要求和工作流程。 本文件适用于科技资源共享和服务活动中的元数据信息集成。 本文件中的科技资源信息为科技资源元数据信息。 2 规范性引用文件 下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。 GB/T 30522 科技平台 元数据标准化基本原则与方法 GB/T 30523 科技平台 资源核心元数据 GB/T 32843 科技平台 科技资源标识 3 术语和定义 下列术语和定义适用于本文件。 3.1 科技资源 scientific and technological resources 是指从事现代科技服务和科技活动所需的资源，包括大型科学仪器设备、研究实验基地、自然科技资源、科学数据、科技图书文献、科技成果以及科普资源等。 3.2 科技资源信息 information of scientific and technological resources 科学活动或科技知识的信息载体，包括结构化的数据，如标准的科技资源元数据；非结构化的数据如科技文档、科技文献等。 3.3 科技资源元数据 metadata of scientific and technological resources 是指科技资源信息的数据，用来描述科技资源的内容、特征和属性，是高度结构化的数据，是信息组织和管理的基础。 3.4 科技资源目录 catalog of scientific and technological resources 是指符合一定标准格式的、用于描述科技资源的数据或信息，一般从科技资源的名称、来源、版权所有人、领域分类、内容简介、服务机构、服务方式等方面，对科技资源进行简明但较为全面的描述，主要用于科技资源的检索和发现。 3.5 科技资源信息集成 information integration of scientific and technological resources 通过信息采集或汇交等方式，将分散的、异构异质的科技资源元数据信息聚合在一起，形成统一规范的科技资源元数据信息，便于科技资源管理、检索和共享服务。
基于本体的异构数据集成方法及其实现
第２４卷第９期
２００７年９月 计算机应用与软件
Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ ａｎｄ Ｓｏｆｔｗａｒｅ Ｖ０１．２４ Ｎｏ．９
Ｓｅｐ．２００７
基于本体的异构数据集成方法及其实现
鱼 滨
。（西安电子科技大学陕西西安７１００６８） 郑娅峰
（河南财经学院河南郑州４５０００２）
摘要 分析了传统异构数据集成中存在的困难，给出一个改进的基于本体的异构数据集成方法。该方法采用本体描述信息源
领域中的概念，通过构建语义映射关系，解决数据集成中存在的语义异构问题。
关键词 本体异构数据源 映射关系
Ａ ＨＥＴＥＲｏＧＥＮＥｏＵＳ ＤＡ Ｉ１Ａ ＩＮＴＥＧＲＡＴＩｏＮ ＭＥＴＨｏＤ ＢＡＳＥＤ ｏＮ ｏＮＴｏＬｏＧＹ
ＡＮＤ ＩＴＳ ＩＭＰＬＥＭＥＮＴＡＴＩｏＮ
Ｙｕ Ｂｉｎ Ｚｈｅｎｇ Ｙａｆｅｎｇ
（Ｘｉｄｉａｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ， ７１００６８，Ｓｈｏａｎｘｉ，Ｃｈｉｎａ）
。（Ｈｅｎａｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆＦｉｎａｎｃｅ ａｎｄＥｃｏｎｏｍｉｃｓ，Ｚｈｅｎｇｚｈｏｕ ４５０００２，Ｈｅｎａｎ，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ Ｔｈｅ ｄｉｆｆｉｃｕｌｔｉｅｓ ｏｆ ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ ａｐｐｒｏａｃｈｅｓ ｏｆ ｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｏｕｓ ｄａｔａ ｒｅｓｏｕｒｃｅ ａｒｅ ａｎａｌｙｚｅｄ，ａｎｄ ａｌｌ ｉｍｐｒｏｖｅｄ ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｏｎｔｏｌｏｇｙ ｉｓ ｐｒｅｓｅｎｔｅｄ，Ｔｈｅ ｇｏａｌ ｏｆ ｔｈｉｓ ｍｅｔｈｏｄ ｉｓ ｔｏ ｈｏｌｄ ｔｈｅ ｓｅｍａｎｔｉｃ ｃｏｎｓｉｓｔｅｎｃｙ ｏｆ ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ ｏｆ ｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｏｕｓ ｄａｔａ ｔｈｒｏｕｇｈ
ｄｅｓｃｒｉｂｉｎｇ ｔｈｅ ｃｏｎｃｅｐｔ ｏｆ ｄｏｍａｉｎ ｂｙ ｏｎｔｏｌｏｇｙ ａｎｄ ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｎｇ ｓｅｍａｎｔｉｃ ｍａｐｐｉｎｇ ｒｅｌａｔｉｏｎｓ．
一种基于语义的异构数据模型映射方法
２００６正 第１７卷 ６月 第３期 装备指挥技术学院学报 Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ ｔｈｅ Ａｃａｄｅｍｙ ｏｆ Ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ Ｃｏｍｍａｎｄ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｊｕｎｅ ２００６ Ｖｏｌ＿１７ Ｎｏ．３
一种基于语义的异构数据模型映射方法
陈建宇， 张维明， 刘 忠
（国防科技大学人文与管理学院，湖南长沙４１００７３）
摘 要：针对虚拟样机应用集成中的数据交换问题，考虑到产品模型的表 达方式，提出了基于语义的异构模型间映射描述方法；该方法将异构数据交换问题，
从应用具体实现代码中隔离，以一定形式抽象地表示，在元模型层与数据实例层准确
地定义数据模型间的对应关系；最后，给出了实际采用此方法交换数据的典型事例。
转换 关 键 词：虚拟样机；产品模型；语义数据模型；语义异构；模型映射；数据
中图分类号：ＴＰ ３１９ 文献标识码：Ａ 文章编号：１６７３—０１２７（２００６）０３—００８６—０５
Ａ Ｍａｐｐｉｎｇ Ｍｅｔｈｏｄ Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｓｅｍａｎｔｉｃ Ｆｅａｔｕｒｅ
Ｂｅｔｗｅｅｎ ＨｅｔｅｒＯｑｅｎｅＯｕｓ Ｄａｔａ ＭｏｄｅＩ
ＣＨＥＮ Ｊｉａｎｙｕ， ＺＨＡＮＧ Ｗｅｉｍｉｎｇ，ＬＩＵ Ｚｈｏｎｇ
（Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｈｕｍａｎｉｔｉｅｓ ａｎｄ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｄｅｆｅｎｓｅ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｃｈａｎｇｓｈａ Ｈｕｎａｎ ４１００７３，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅ ｐａｐｅｒ ｐｒｏｐｏｓｅｓ ａ ｍｅｔｈｏｄ ｔｈａｔ ｕｓｅｓ ｓｅｍａｎｔｉｃ ｆｅａｔｕｒｅ ｔｏ ｂｕｉｌｄ ｍａｐｐｉｎｇ ｃｏｒｒｅｓｐｏｎ—
ｄｅｎｃｅ ｂｏｔｈ ｉｎ ｍｅｔａ—ｍｏｄｅｌ ａｎｄ ｍｏｄｅｌ ｉｎｓｔａｎｃｅ ｌｅｖｅｌ ｂｅｔｗｅｅｎ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｐｒｏｄｕｃｔ ｄａｔａ ｍｏｄｅｌ ｔｏ ｓｏｌｖｅ ｄａｔａ
跨源异构数据融合方法
跨源异构数据融合方法
1. 引言
随着互联网的发展和信息技术的进步，大量的数据被生成并存储在各种异构的数据源中。这些数据源包括不同类型、结构和格式的数据，如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。为了从这些异构数据源中获取有价值的信息，跨源异构数据融合方法应运而生。本文将探讨跨源异构数据融合的方法和技术。
2. 跨源异构数据的概念
跨源异构数据是指来自不同数据源的数据，这些数据源可能具有不同的数据模型、数据格式和数据语义。跨源异构数据的融合涉及将这些异构数据整合到一个统一的数据模型中，以使数据可被共享和利用。
3. 数据预处理
在进行跨源异构数据融合之前，数据预处理是非常重要的步骤。数据预处理包括数据清洗、数据集成和数据转换。数据清洗用于去除数据中的噪声和冗余，以提高数据质量。数据集成涉及将来自不同数据源的数据合并到一个一致的数据模型中。数据转换是将不同数据源的数据转换为统一的格式和语义。
4. 跨源异构数据融合方法
4.1 本体匹配 本体匹配是一种重要的方法，用于解决异构数据之间的概念映射问题。本体是一种表示知识的形式，通过对本体的匹配可以将不同数据源中的概念进行对应，从而实现数据的融合。本体匹配可以采用基于规则的方法、语义相似度计算和机器学习方法等。
4.2 数据规整化
数据规整化是将跨源异构数据进行规范化和统一化的过程。数据规整化涉及到数据的模式匹配、属性对齐和数据冗余消除等步骤。通过数据规整化，可以使得异构数据具有一致的结构和语义，从而方便数据的融合和分析。
4.3 数据融合算法
数据融合算法用于将跨源异构数据进行合并和融合。常用的数据融合算法包括基于规则的融合方法、概率图模型和深度学习算法等。这些算法可以根据数据的特点和需求进行选择和组合，以达到最佳的融合效果。
5. 跨源异构数据融合的挑战
跨源异构数据融合面临着一些挑战和困难。首先，不同数据源的语义差异和数据模型差异会导致数据融合的困难。其次，数据规模的增大和数据更新的频繁性也给数据融合带来了挑战。此外，数据的不完整性和不确定性也需要考虑在数据融合过程中。
基于语义的数据融合方法
基于语义的数据融合方法
1. 引言
1.1 背景介绍
语义数据融合方法是一种基于语义信息的数据融合技术，旨在利用语义知识和语义关系将来自不同数据源的信息进行整合和处理。随着信息技术的迅速发展和数据量的急剧增加，传统的数据融合方法已经无法满足复杂多样的数据处理需求。基于语义的数据融合方法成为了当前数据融合领域的研究热点之一。
随着人工智能、大数据等新兴技术的迅速发展，数据融合技术的应用场景也日益广泛。在智能交通系统中，通过整合车辆、路况、气象等多方数据信息，可以实现交通管理的智能化和精准化。基于语义的数据融合方法在实际应用中具有重要的意义和价值。
1.2 问题提出
在数据融合领域，随着数据量的不断增加和数据类型的多样化，传统的数据融合方法已经无法满足复杂的数据关联和分析需求。在这种背景下，基于语义的数据融合方法成为了解决数据融合问题的一个新的方向。本文将要探讨的问题是，如何利用语义信息来实现数据的有效融合，提高数据的可信度和准确性。传统的数据融合方法往往只考虑数据之间的关联关系，而忽略了数据的内在语义信息，导致融合结果的不稳定性和不确定性。我们需要提出一种新的基于语义的数据融合方法，通过引入语义信息来解决数据之间的不完整性和不一致性问题。这样可以更好地利用数据之间的隐含信息，提高数据融合的效率和准确性，从而更好地支持数据分析和决策。通过对基于语义的数据融合方法的研究和应用，可以为数据融合领域的发展带来新的机遇和挑战。
1.3 研究意义
基于语义的数据融合方法可以更好地解决异构数据集成的问题。不同数据源之间可能存在语义不一致、格式不同等问题，基于语义的数据融合方法可以通过对数据进行语义解释和理解，进而实现数据的有效融合。
基于语义的数据融合方法可以提高数据处理的效率和准确性。通过对数据进行语义标注和描述，可以更好地理解数据之间的关联性和联系，在数据融合过程中可以避免信息的重复和冗余，提高数据处理的效率。
一种基于Ontology的异构数据库语义集成方法
２００８年第３期 计算机系统应用
一种基于Ｏｎｔｏｌｏｇｙ的异构数据库语义集成方法
Ａｎ Ｏｎｔｏｌｏｇｙ—Ｂａｓｅｄ Ａｐｐｒｏａｃｈ ｔｏ ＨｅｔｅｒＯｇｅｎｅＯｕｓ
Ｄａｔａｂａｓｅ Ｓｅｍａｎｔｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ
吴玲丽 余建桥 孙荣荣 （西南大学计算机与信息科学学院重庆４００７１５）
摘要：随着数据的大量增加，数据之间的结构异构和语义异构成为数据集成的重点与难点。本文利用Ｏｎｔｏｌｏ—
ｇｙ语义集成上的优点，提出了一种基于Ｏｎｔｏｌｏｇｙ的异构数据库的语义集成框架，并提出采用基于概念 名称语义相似性、属性类型相似度和实例相似度的语义映射方法来重点解决语义集成中的映射问题。
关键词：本体语义集成异构数据库映射相似度
随着信息的增长，越来越多的企业部门采用数据
库来存储和管理信息，但是这些数据库通常是异构的，
要实现异构数据库之间的互操作就必须对异构数据库
进行集成。
异构数据库的异构主要有２种：结构异构和语义
异构。结构异构主要是指存储结构的不同，存储数据 的数据库种类不同。通常采用神经网络、ＸＭＬ等方法
可以解决异构数据库集成中的结构异构问题，但却不
能解决语义异构。 语义异构主要是：同一概念在不同的数据库中有
不同的表示 同一概念可能在不同的数据库有不同的
意思；不同的数据库可能用不同的数据结构来表达相
同的概念。而本体（Ｏｎｔｏｌｏｇｙ）在概念层上提供了一组
用于表达和沟通领域知识的词汇，以及包含这些词汇
的一组关系。考虑到本体潜在的描述信息源的语义和
解决异构问题的能力，数据集成中利用本体可以很好
的解决语义异构的问题。
１ 本体在语义集成上的作用
１９９３年，Ｇｒｕｂｅｒ给出了本体的一个定义，即“Ｏｎ—
ｔｏｌｏｇｙ是概念模型的明确的规范说明”。通俗地讲，本
体是用来描述某个领域甚至更广范围内的概念以及概 念之间的关系，即提供表示和交流领域知识的词汇，
以及在概念层次上提供包含词汇术语的关系集合，使 得这些概念和关系在共享的范围内具有大家共同认可
专家信息语义模型异构数据转换技术
２０１ ０年第１ ９卷第１ ０期 计算机系统应用
专家信息语义模型异构数据转换技术①
杨 佳 黄 芳 龙 军 刘高嵩 （中南大学信息科学与工程学院湖南长沙４１ ００８３）
摘要：针对专家信息异构数据转换过程中数据之间映射关系的建立问题，提出了一种基于专家信息语义模型
的方法。详细阐述了专家数据表语义模型的建立方法，语义相似度计算的方法及基本原理，选取了一
种适用于专家数据语义的计算模型，在此模型的基础上对各种影响语义之间相似度的因素进行调整，
并对实验结果进行对比分析，找到了一种更加有效、准确的语义相似度计算方法。 关键词：专家信息：转换：语义模型：异构数据
Ｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｏｕｓ Ｄａｔａ Ｃｏｎｖｅｒｓｉｏｎ Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｓｅｍａｎｔｉｃ Ｍｏｄｅｉｓ ｏｆ Ｅｘｐｅｒｔ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ
ＹＡＮＧ Ｊｉａ，ＨＵＡＮＧ Ｆａｎｇ，ＬＯＮＧ Ｊｕｎ，Ｌ１Ｕ Ｇａｏ－Ｓｏｎｇ
（Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｃｅｎｔｒａｌ Ｓｏｕｔｈ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈａｎｇｓｈａ ４１００８３，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａ ｎｅｗ ｍｅｔｈｏｄ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｓｅｍａｎｔｉｃ ｍｏｄｅｌｓ ｏｆ ｅｘｐｅｒｔ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｉｓ ｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｉｔ ａｉｍｓ ｔｏ ｒｅｓｏｌｖｅ ｔｈｅ ｐｒｏｂｌｅｍ
ｏｆ ｅｓｔａｂｌｉｓｈｉｎｇ ｄａｔａ ｍａｐｐｉｎｇ ｉｎ ａ ｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｏｕｓ ｄａｔａ ｃｏｎｖｅｒｓｉｏｎ ｐｒｏｃｅｓｓ ｏｆ ｅｘｐｅｒｔ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ．Ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｅｓ ｔｈｅ ｍｅｔｈｏｄｓ ｏｆ ｅｓｔａｂｌｉｓｈｉｎｇ ａ ｓｅｍａｎｔｉｃ ｍｏｄｅｌ ｂａｓｅｄ ｏｎ ａ ｄａｔａ ｔａｂｌｅ ｏｆ ｅｘｐｅｒｔ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ａｎｄ ｔｈｅ ｂａｓｉｃ ｐｒｉｎｃｉｐｌｅｓ ａｎｄ ｍｅｔｈｏｄｓ ｏｆ ｓｅｍａｎｔｉｃ ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ．Ｉｔ ｓｅｌｅｃｔｓ ａ ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌ ｓｕｉｔａｂｌｅ
基于本体的异构数据集成框架
第３７卷
、厂ｏ１．３７ 第ｌ４期
Ｎｏ．１４ 计算机工程 Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ２０１１年７月 Ｊｕｌｙ ２０１１
・软件技术与数据库・ 文章编号：ｌ０Ｈｏ ＿３４２８（２ｏ１１）１４＿－ｏｏ －＿０３ 文献标识码：Ａ 中圈分类号：ＴＰ３１１
基于本体的异构数据集成框架
钟将，宋娟
（重庆大学计算机学院，重庆４０００４４）
摘要：针对电力系统数据集成中存在的语义异构问题，提出一种基于本体的数据集成框架。依据电力参数估计系统的数据需求模型，分
析数据集成存在的语义冲突类型，在传统数据集成框架的数据集成中间件模块中加入本体语义描述模块。采用本体描述信息资源域中的概 念，通过实现语义冲突主动发现并构建语义映射关系。实验结果表明，该框架能有效解决数据集成过程中的语义异构问题。
关糊：本体；中间件；语义异构；数据集成；语义映射
Ｈｅｔｅｒ０ｇｅｎｅ０ｕｓ Ｄａｔａ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ Ｆｒａｍｅ Ｂａｓｅｄ ０ｎ Ｏｎｔｏｌｏｇｙ
ＺＨｏＮＧ Ｊｉａｎｇ．ＳＯＮＧ Ｊｕａｎ
（Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ，Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ ４０００４４，Ｃｈｉｎａ）
［Ａｂｓｔｒａｃｔｌ Ａｃｃｏｒｄｉｎｇ ｔｏ ｔｈｅ ｄａｔａ ｒｅｑｕｅｓｔ ｍｏｄｅｌ ｏｆ ｐｏｗｅｒ ｐａｒａｍｅｔｅｒ ｅｓｔｉｍａｔｅ ｓｙｓｔｅｍ，ａｎｄ ｓｅｍａｎｔｉｃ ｃｏｎｆｌｉｃｔ ｔｙｐｅ ｅｘｉｓｔｉｎｇ ｉｎ ｔｈｅ ｐｒｏｃｅｓｓ ｏｆ ｄａｔａ ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ，ａ ｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｏｕｓ ｄａｔａ ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ ｆｒａｍｅ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｏｎｔｏｌｏｇｙ ｉｓ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ｔｏ ｓｏｌｖｅ ｓｅｍａｎｔｉｃ ｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｉｔｙ ｐｒｏｂｌｅｍ．Ｉｔ ｉｍｐｒｏｖｅｓ ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ
多源异构数据的融合与匹配技术研究
多源异构数据的融合与匹配技术研究
一、引言
近年来，随着大数据和人工智能技术的应用，数据融合和匹配技术愈发成为研究的热点，尤其对于多源异构数据而言，数据融合和匹配技术的重要性越发凸显。因此，本文将从数据融合和匹配这两个方面进行探讨，以期为多源异构数据的融合和匹配提供一些解决方案。
二、多源异构数据的融合技术
2.1 数据融合的定义
数据融合是指多个数据源之间，通过各种方法将数据集成在一起，以获得更加全面、准确且可靠的数据。在数据融合的过程中，通常需要处理不同数据源之间的异构性，包括数据格式的差异、数据质量的差异等。
2.2 多源异构数据的融合技术
（1）数据抽象和映射
由于多源异构数据之间存在着不同的数据格式、局部数据结构和语义，因此，数据抽象和映射是数据融合的第一步。通过抽象和映射，可以将多源异构数据映射成一个公共数据模型，从而实现跨数据源数据的整合。常见的数据映射方法包括本体映射、元数据映射、语义映射等。
（2）数据清洗和预处理
在数据融合的过程中，由于数据源的不同，往往会存在数据质量差异，如数据冗余、错误、缺失等。为了保证数据融合的准确和可靠，需要对数据进行清洗和预处理。常见的数据清洗和预处理方法包括去重、消除缺失值、异常值处理、数据压缩等。
（3）数据融合
数据融合是数据融合的核心过程，其主要任务是将来自多个数据源的数据进行整合，通过提取共性、去除差异，得到一个更加完整且准确的数据。常见的数据融合方法包括基于规则的融合方法、基于特征的融合方法、基于机器学习的融合方法等。
（4）结果输出和展示
数据融合的最终目的是为了得到一个更加准确的数据集，并能够对这些数据进行分析和应用。为此，需要将融合后的结果进行输出和展示。常见的输出和展示方式包括表格展示、可视化分析等。
三、多源异构数据的匹配技术
3.1 数据匹配的定义 数据匹配是指在数据融合的过程中，将来自不同数据源的数据进行比对、分类和匹配，以识别相同的数据，最终实现数据的整合和匹配。在数据匹配的过程中，需要考虑数据的语义、格式、质量等因素。