异构网络下共享局部算法的数据挖掘研究
异构网络的数据融合与分析
异构网络的数据融合与分析在当今数字化时代，由各种各样的设备和系统组成的异构网络正在迅速发展。
这些设备和系统不仅能够提供大量的数据，而且具有不同的格式和结构。
如何将这些异构数据进行融合和分析，成为了一个重要的问题。
对于异构网络的数据融合问题，我们可以借鉴物联网领域已经发展出来的数据存储和处理技术。
最常见的方法是使用分布式数据库来存储和管理来自不同设备和系统的数据。
这些数据库可以使用统一的数据模型，例如“实体-关系模型”、“面向文档模型”等等，以方便数据的查询和分析。
在对异构网络数据进行融合之后，需要进行数据分析，以便从大量数据中提取有用的信息。
然而，异构数据的分析存在着很多挑战性问题。
首先，不同的设备和系统可能使用不同的数据格式和结构，需要进行数据的转换和标准化。
其次，不同的设备和系统可能使用不同的数据处理算法，需要对数据进行预处理和加工。
最后，由于网络中的数据量巨大，需要使用高级技术来进行数据挖掘和分析。
当然，对于上述问题，也有一些成熟的解决方案。
例如，我们可以使用基于机器学习的数据挖掘技术来识别和提取数据中的模式和关系。
此外，我们还可以使用基于图形处理器（GPU）和分布式计算的高性能计算技术来加速数据处理和分析。
除了技术性问题之外，异构网络数据融合和分析还面临着许多法律和伦理方面的问题。
例如，由于数据来源不同，数据融合可能会引起隐私和安全性方面的问题。
此外，数据分析结果的使用也需要遵循法律和社会伦理规范，因为错误的数据分析结果可能会对个人和社会带来严重的影响。
在实际应用中，异构网络的数据融合和分析已经引起了广泛的关注和研究。
许多领域的研究者和工程师都在探索如何更好地集成和分析异构数据。
例如，汽车行业正在探索如何通过车辆间的数据共享和分析来提高交通安全和效率。
医疗行业正在开发大数据分析系统，以预测患者的疾病和病情发展情况。
能源行业正在研究如何通过综合分析天气数据、能源消耗数据和电网数据来预测未来的能源需求。
多源异构数据的融合算法研究
多源异构数据的融合算法研究随着各种传感器、云计算等技术的发展，数据的来源和类型也变得越来越多样化和异构化。
在这样的背景下，如何对多源异构数据进行融合，成为了数据挖掘与分析领域的一个热门研究方向。
本文将从算法的角度，探讨多源异构数据的融合算法研究。
一、多源异构数据的特点多源异构数据指的是由不同的数据源（如多个传感器、数据库等）采集得到的、类型和格式不同的数据。
由于来源的差异，多源异构数据具有以下的特点：1.数据量大：不同数据源同时采集得到的数据可能非常庞大，需要进行处理和筛选。
2.数据类型多样：不同的数据源可能会采用不同的数据类型（如文本、图像、音频等），使得数据的分析过程变得复杂。
3.数据质量参差不齐：由于不同的数据源采集环境和采集方式的不同，导致数据的质量存在差异（如只是部分数据存在噪声、无效数据等），这就需要进行有效的异常检测和数据清洗。
4.数据格式不同：由于不同的数据源可能存在不同的数据格式（如不同的编码、不同的数据结构等），所以需要进行数据转换或者规范化，以便进行统一的数据处理和分析。
二、多源异构数据的融合算法为了充分利用多源异构数据，同时避免由于数据的维数过高导致的数据过拟合问题，目前常用的做法是使用基于特征选择和特征融合的方法。
特征选择是一种针对原始特征选择出最重要的特征的技术，特征融合是指将不同来源的数据特征，进行整合或匹配，得到更加丰富的数据特征。
根据特征选择和特征融合的方法，目前的多源异构数据融合算法主要有以下几种：1.基于加权平均法的特征融合。
该算法将不同来源的特征进行平均，然后计算每一个特征在整个数据集上的加权得分，将具有高分的特征保留下来，其余则删除。
然后使用得分比较高的特征进行数据分析和建模。
2.基于主成分分析的特征选择和融合。
该算法将不同来源的数据特征进行降维处理，得到最具有代表性的主成分，并利用主成分上的变量来代替原始特征。
在此基础上，使用常规方法进行分类和预测。
3.基于迁移学习的特征融合。
面向多源及异构数据的智能挖掘技术研究
面向多源及异构数据的智能挖掘技术研究近年来，随着互联网和物联网技术的不断发展，数据的产生量和种类呈爆炸式增长，使得数据处理和分析成为当今信息科技领域的热门话题。
在这种背景下，面向多源及异构数据的智能挖掘技术应运而生，成为了当前数据挖掘领域的重要研究方向。
一、多源及异构数据挖掘的背景和意义多源数据指来自于不同领域和数据类型的数据，例如来自银行、证券、物流等不同领域的数据。
异构数据指在格式、结构和语义等方面不同的数据，例如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
随着数据来源的多样化和异构化，传统的数据挖掘技术已经难以满足分析和决策的需要。
因此，多源及异构数据挖掘技术的研究就显得尤为重要。
多源及异构数据挖掘的意义在于：首先，它有助于从海量、碎片化的数据中挖掘出有价值的信息和知识，以支持决策和运营；其次，它能够为企业、政府等单位提供决策支持，提高其竞争力和有效性；最后，它能够发现数据之间的关联性和规律性，为科学研究提供有力的支持和帮助。
二、多源及异构数据挖掘技术的研究方向多源及异构数据挖掘技术的研究主要包括以下方向：1. 跨领域数据挖掘跨领域数据挖掘是指将一个或多个数据挖掘任务应用于源领域以外的目标领域。
例如，将语音信号的情感分类技术转化为对文本情感分类的应用。
这种方法可以将已有的知识应用到新领域中，提高研究效率和精度。
2. 跨模态数据挖掘跨模态数据挖掘是指将来自于不同数据类型的信息进行挖掘。
例如，将图像、音频、文本等不同形式的数据进行关联分析，以实现更全面、更准确的分类和识别。
3. 数据集成和转换数据集成和转换是指将多个异构的数据源进行统一，以构建出可用于挖掘的数据模型。
这个过程需要考虑数据格式、结构、语义等方面的问题，同时也需要解决数据不完整、重复、冗余等问题。
4. 多任务学习多任务学习是指在一个模型中同时学习多个相关任务。
例如，在进行文本分类时，一起考虑情感分析和主题分类等多个任务。
这种方法可以提高数据挖掘的效率，并且可以更好地利用数据之间的关联性和共性。
多源异构数据融合的大数据分析技术研究
多源异构数据融合的大数据分析技术研究随着互联网的发展和智能化设备的广泛普及，数据量呈现爆发式增长，尤其在移动互联网、物联网、社交网络和电子商务等领域，各类数据源不断涌现，因此多源异构数据融合成为了大数据分析技术中一个非常重要的环节。
多源异构数据融合指的是将来自不同类型、不同结构和不同来源的数据进行集成和融合，增强数据的完整性、一致性和可靠性，进而为大数据分析提供更加全面准确的数据基础。
在实际应用中,数据融合通常涉及数据清洗、数据转换、数据集成和数据质量控制等多个环节,需要在数据管理、算法设计等方面综合考虑。
一般而言，多源异构数据融合存在以下几个挑战：一是数据的异构性。
不同来源的数据可能存在不同的数据规范、数据结构和数据格式，存在数据类型和语义的差异，进而对数据的融合、转换和集成提出更高的要求。
二是数据的复杂性。
数据集成和融合往往涉及较多的数据元素和目标数据定义，从而在算法设计、计算效率、存储器容量等方面存在复杂性和难度。
三是数据的可靠性。
数据融合必须保证数据的一致性、准确性和可靠性，对于来自不同来源、不同时间点和不同质量保证的数据如何有效的集成和清洗是一个非常关键的问题。
为了应对这些挑战，研究者们提出了多种多源异构数据融合的方法和技术。
一种常见的方法是将数据融合模型分解为多个子模型，并对每个子模型进行独立的数据转换和集成，在保证算法精度和效率的同时，提高了模型的可解释性和稳定性。
另一种常见的技术是基于数据挖掘和机器学习的方法，在分析数据特征和规律的基础上，构建数据预测模型以及数据关联模型，进而将数据进行统一的融合和集成，提高数据的一致性和可靠性。
此外，还有一些技术可以被应用于多源异构数据融合中，例如，大数据关联挖掘、数据融合的网络连通性算法、动态数据多源融合等等。
这些技术具体包括了大数据环境下数据处理的分布式计算、数据抽取和预处理、集群计算和监测等技术，使得数据的高效和准确融合成为可能。
在实际应用中，多源异构数据融合技术的应用非常广泛。
大数据环境下社交网络异构图挖掘技术研究
大数据环境下社交网络异构图挖掘技术研究随着互联网的快速发展和社交媒体的普及，大数据时代的到来使得我们可以获得以前难以想象的大规模、异构的社交网络数据。
社交网络异构图挖掘技术作为数据挖掘的一个重要分支，在大数据环境下变得尤为重要。
本文将探讨大数据环境下社交网络异构图挖掘技术的研究现状、挑战和发展趋势。
首先，我们需要定义什么是社交网络异构图。
异构图是指由不同类型的节点和边构成的图，而社交网络就是其中一种特殊类型。
社交网络异构图在节点和边的类型上具有多样性，如用户节点、社团节点、兴趣节点等，同时也包含不同类型的边，如关注关系、点赞关系和评论关系。
异构图的多样性和复杂性给社交网络挖掘技术带来了巨大的挑战。
在大数据环境下，大量的异构图数据使得社交网络挖掘技术面临多方面的问题。
首先是规模问题，大数据环境下的异构图通常包含巨大的节点和边的数量，传统的图挖掘算法在处理规模庞大的图数据时效率较低，需要开发更高效的算法和系统来处理大规模异构图数据。
其次是异构性问题，不同类型的节点和边拥有不同的属性和关系，如何将不同类型的节点和边进行有效地融合和分析是一个关键问题。
此外，社交网络中的信息流动快速且多样化，如何跟进和分析社交网络中的实时竞争信息也是一个挑战。
为应对这些挑战，研究者们提出了一系列针对大数据环境下社交网络异构图的挖掘技术。
其中，基于图神经网络的方法是当前研究的热点之一。
图神经网络是一种深度学习方法，能够有效地学习图形的结构特征和节点之间的关系，对于解决社交网络中异构图的建模和预测具有较好的性能。
另外，基于子图匹配和社团发现的算法也被广泛应用于社交网络异构图挖掘中。
这些算法能够有效地从异构图中发现具有相似特征或关系的节点和子图。
此外，还有一些方法结合了机器学习和网络分析技术，例如基于模型的协同过滤、主题模型和社交网络分析等，用于处理大规模异构图数据。
尽管已经取得了一些研究成果，但大数据环境下社交网络异构图挖掘技术仍存在一些挑战和未来发展方向。
多源异构数据挖掘技术在医疗大数据中的应用研究
多源异构数据挖掘技术在医疗大数据中的应用研究随着人工智能技术的不断发展和医疗压力的增大，利用多源异构数据进行挖掘已成为医疗大数据领域的热点。
多源异构数据指来自不同类型、不同领域、不同来源、不同性质的数据，比如临床数据、基因数据、影像数据等。
在医疗大数据中，多源异构数据挖掘技术可以帮助医疗机构和医生更好地理解患者的病情和治疗效果，从而优化治疗方案，提高医疗质量。
本文将从应用场景、挖掘方法、数据整合、数据安全等角度探讨多源异构数据挖掘技术在医疗大数据中的应用研究。
一、应用场景1.临床诊断：通过收集和整合患者的临床表现、体征、实验室检查等数据，利用机器学习、深度学习等方法进行数据挖掘和分析，帮助医生更快速准确地进行病情诊断和疾病预测。
2.药物研发：多源异构数据挖掘技术可以将来自不同来源的数据整合起来进行分析，寻找药物的潜在治疗作用及其副作用，从而提高药物研发的效率和减少成本。
3.医疗管理：通过收集和整合医院、医生、患者的数据，利用数据挖掘技术进行病情统计、资源分配、病房管理等，帮助医院提高效率和降低成本。
二、挖掘方法1.监督学习：基于训练数据进行分类、回归、聚类等任务，训练模型并对测试数据进行预测。
常用于病情预测、药物疗效预测等场景。
2.无监督学习：不需要事先标注好的训练数据，通过聚类、异常检测等方法来发现数据之间的相似性和规律，常用于疾病诊断、基因表达分析等场景。
3.深度学习：基于神经网络的学习算法，可以进行图像识别、语音识别等任务，也可应用于医疗领域的数据分析和预测。
4.集成学习：将多个模型的结果进行集成来提高预测准确度，常用于病情预测、药物疗效预测等场景。
三、数据整合数据整合是多源异构数据挖掘技术的关键环节。
医疗大数据中的数据来源多种多样，包括医院信息系统、电子病历、影像数据库、基因数据库等。
由于这些数据来源的数据格式、数据内容、数据质量等存在差异，如何进行数据整合是多源异构数据挖掘技术的关键难题。
多源异构数据融合与分析的数据挖掘方法研究
多源异构数据融合与分析的数据挖掘方法研究随着信息技术的快速发展，大量的多源异构数据如互联网、社交媒体、传感器等呈现出爆炸性增长的趋势。
这些数据类型各不相同，包含着不同的结构、语义以及格式，给数据挖掘任务带来了巨大的挑战。
因此，开展多源异构数据融合与分析的研究具有重要的实际意义。
在多源异构数据融合与分析的研究中，数据挖掘方法发挥着重要的作用。
数据挖掘是从大量数据中发现隐藏在其中的规律、模式和关联的过程。
下面将介绍一些常用的数据挖掘方法，这些方法可以被应用于多源异构数据的融合与分析中。
首先，聚类分析是一种常用的数据挖掘方法，它通过将数据划分为不同的组或类别来概括数据的特征。
对于多源异构数据，聚类分析可以帮助将来自不同数据源的数据进行分类，从而将数据整合在一起，帮助我们更好地理解数据间的关系。
聚类分析算法包括K-means、DBSCAN和层次聚类等，它们能够帮助我们对多源异构数据进行有效的整合和分析。
其次，关联规则挖掘是另一种常用的数据挖掘方法，它用于查找数据中的频繁项集和关联规则。
对于多源异构数据，我们可以使用关联规则挖掘方法来找出数据之间的关联。
例如，我们可以从社交媒体的数据中挖掘出用户之间的兴趣爱好关联规则，从而了解用户之间的相似性和连接性。
关联规则挖掘方法如Apriori和FP-Growth可以应用于多源异构数据的融合与分析任务中。
此外，分类和预测是数据挖掘中的重要任务，它们用于识别和预测数据中的类别或未来的趋势。
对于多源异构数据，分类和预测方法可以帮助我们根据数据的特征进行准确的分类或预测。
例如，我们可以利用传感器数据和气象数据来预测未来的气候情况。
常用的分类和预测方法包括决策树、支持向量机和神经网络等。
另外，文本挖掘也是多源异构数据分析中常用的方法之一。
文本挖掘用于从文本数据中提取有用的信息和知识。
由于互联网中存在大量的文本数据，如新闻、评论和社交媒体文本等，文本挖掘方法可以帮助我们理解用户观点、提取关键词和主题等。
211018245_异构信息网络中的社区发现算法应用研究
现代电子技术Modern Electronics Technique2023年4月1日第46卷第7期Apr.2023Vol.46No.70引言异构信息网络是描述多类型实体和关系数据的典型语言，可以对多源异构数据进行抽象概括，针对异构信息网络的研究得到了越来越多的关注[1]。
社区是指信息网络中普遍存在的结构连接紧密、功能相近的节点集合，社区发现主要用来理解、分析关联节点之间的聚集行为以及节点在不同社区间中的特征和联系，在信息网络结构特性和潜在规律研究中具有重要的意义。
社区发现是网络分析的一个重要研究课题，国内外研究人员提出了大量的优秀算法。
传统的算法一般是基于同构网络，其中包括基于模块度的算法[2]、谱聚类算法[3]及基于标签传递的算法[4]等。
上述算法都是针对同构信息网络，没有充分利用异构网络丰富的信息。
异构网络利用元路径描述节点间的复合关系，捕捉网络中丰富的语义信息和挖掘节点间潜在的相似关系。
比较典异构信息网络中的社区发现算法应用研究卢兴文，段同乐，李祥民（中国电子科技集团公司第五十四研究所，河北石家庄050081）摘要：社区发现是数据挖掘的重点问题之一，社区发现有助于提取数据中隐含的信息和知识，对链路预测、关键节点识别以及个性化推荐等提供有力支撑。
多源异构数据一般由多种类型的实体对象和关系组成，具有格式异构、语义多样等特征，异构信息网络可以更好地挖掘数据中的语义信息。
针对如何充分利用异构信息网络中丰富的语义信息，提出一种融合多条元路径的社区发现算法。
算法综合考虑多条不同元路径下的语义信息，组合多条元路径度量任意节点间的相似性，计算节点的重要性，选取种子节点进行拓展完成初始社区划分，基于种子社区进行标签拓展优化，最终完成社区划分。
在真实数据集上进行仿真实验，实验结果表明该算法针对异构信息网络可以得到较好的社区发现结果。
关键词：社区发现算法；应用研究；异构信息网络；数据挖掘；元路径融合；语义信息；社区划分中图分类号：TN919⁃34；TP312文献标识码：A文章编号：1004⁃373X （2023）07⁃0079⁃06Applied research on community discovery algorithmsin heterogeneous information networksLU Xingwen ，DUAN Tongle ，LI Xiangmin（54th Research Institute of China Electronic Technology Group Corporation ，Shijiazhuang 050081，China ）Abstract ：Community detection is one of the key problems in data mining ，and community detectionin intelligence network canhelp to extract the implicit information and knowledge in data and provide powerful support for link prediction ，key node identification and personalized recommendation.Multi ⁃source heterogeneous data generally consists of multiple types of entity nodesand relationships ，and has the features of heterogeneous formats and semantic diversity.The heterogeneous information networks can mine the semantic information in the datamuch better.In order to make full use of the rich semantic information in heterogeneous information networks ，a community discovery algorithm that fuses multiple meta ⁃paths is proposed.In the algorithm ，the semantic information in multiple meta ⁃paths is considered ，multiple meta ⁃paths are combined to measure the similarity between any nodes ，the importance of nodes is calculated for selection of seed nodes to expand and complete the initial community segmentation ，and the label expansion is optimized based on the seed communities to complete the communitysegmentation.The simulation experiments were performed on datasets.The experimental results show that the algorithm can get better community discovery results for heterogeneous information networks.Keywords ：community discovery algorithm ；applied research ；heterogeneous information network ；data minning ；meta ⁃path fusion ；semantic information ；community divisionDOI ：10.16652/j.issn.1004⁃373x.2023.07.016引用格式：卢兴文，段同乐，李祥民.异构信息网络中的社区发现算法应用研究[J].现代电子技术，2023，46（7）：79⁃84.收稿日期：2022⁃11⁃30修回日期：2022⁃12⁃1979现代电子技术2023年第46卷型的基于元路径的相似性度量有PathSim [5]及HeteSim [6]等方法。
异构网络中的信息传播和影响力分析方法研究
异构网络中的信息传播和影响力分析方法研究第一章引言1.1研究背景随着互联网的迅猛发展，社交媒体和在线社区已经逐渐成为人们获取信息、交流思想的重要平台。
在这些平台上，人们相互连接、分享观点和信息，形成了一种被称为异构网络的特殊网络结构。
异构网络以人为基础，具有复杂的拓扑结构和多样的节点属性，使得信息传播和影响力分析变得愈发复杂和困难。
因此，研究异构网络中的信息传播和影响力分析方法具有重大的现实意义和理论价值。
1.2研究目的本文的主要目的是深入探讨异构网络中的信息传播和影响力分析方法。
通过分析异构网络的特点和挑战，提出有效的方法和算法，以提高信息传播和影响力分析的准确性和效率。
为此，本文将从以下几个方面展开研究：（1）异构网络的定义、分类和基本特征；（2）异构网络中信息传播和影响力分析的关键问题；（3）针对异构网络特点的传播模型和算法研究；（4）实证分析和应用案例；（5）总结与展望。
第二章异构网络的特点和挑战2.1异构网络的定义和分类异构网络是一种由多种类型的节点和边组成的复杂网络结构。
节点可以是人、物、事件等，边则表示节点之间的关系和相互作用。
根据节点属性和边的类型，异构网络可以分为社交网络、STN网络、知识图谱等不同类别。
2.2异构网络的特点异构网络具有以下几个显著特点：（1）多样的节点属性：异构网络中的节点具有丰富的属性，如年龄、性别、职业等，这些属性对信息的传播和影响力具有重要影响；（2）复杂的拓扑结构：异构网络中的节点之间关系复杂且连接模式多样，导致信息传播路径丰富且不规则；（3）动态性：异构网络中的节点和边都具有动态变化的特点，使得信息传播和影响力分析具有时间序列特性。
2.3异构网络信息传播和影响力分析的挑战在异构网络中进行信息传播和影响力分析面临如下挑战：（1）传统的传播模型和算法难以直接应用于异构网络，因为节点属性和拓扑结构的多样性；（2）随着网络规模的不断扩大，信息传播和影响力分析的计算复杂度迅速上升；（3）异构网络的动态特性要求算法能够实时更新和调整，以适应网络结构和属性的变化。
基于异构信息网络的分类算法
基于异构信息网络的分类算法朱建林;陈忠阳;李振;张永俊;梁天新【摘要】为实现异构信息网络中所有结构节点的分类,以GNetMine和HetPathMine为基础,提出基于异构信息网络的分类算法HNetMine.识别同构对象(如作者与作者)和异构对象(如作者与论文)之间的关系,为分类某种结构的节点,构建以该结构对象为起点和终点的多条同构关系元路径,通过逻辑回归整合这些元路径为同构关系方阵,根据这种结构节点的分类标准,实现该结构节点的分类.其它结构的节点依此方法,即可一次性地完成所有信息网络节点的分类.实验结果表明,HNetMine算法能够自动识别同构关系元路径,根据不同分类标准一次性地分类所有节点,在分类效果上优于已有算法.【期刊名称】《计算机工程与设计》【年(卷),期】2019(040)002【总页数】6页(P358-363)【关键词】异构信息网络;分类算法;信息网络分类;知识传播;元路径【作者】朱建林;陈忠阳;李振;张永俊;梁天新【作者单位】中国人民大学财政金融学院,北京100083;中国人民大学财政金融学院,北京100083;中国人民大学财政金融学院,北京100083;中国人民大学信息学院,北京100083;中国人民大学信息学院,北京100083【正文语种】中文【中图分类】TP3910 引言信息网络是表达数据之间关系的一个有效方法[1]。
例如，论文的合作关系可以表示成作者间关系网络，网页的超链接关系可以表示成万维网网络。
近几年，信息网络研究越来越被研究者所关注[2-5]，尤其是对异构信息网络的分类和聚类研究成为研究热点之一[6-12]。
目前，学者们提出了许多基于信息网络拓扑结构的分类算法。
例如，文献[13]提出了LLGC算法[14]，该算法利用信息网络关联关系将分类知识从已标记节点传播到未标记节点，实现分类算法。
基于权重投票的关系近邻分类(wvRN)[15,6]和基于单纯网络连接(nLB)[17]的分类是网络数据上两个非常著名的分类算法。
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《自动化 与仪 器仪 表｝ ２ ０ １ ６年第 ９期（ 总第 ２ ０ ３ 期）
异构 网络 下 共 享 局 部 算 法 的数 据 挖 掘 研 究
吕 峰， 普 奕， ， ６ ５ ０ ５ ０ ０ ）
摘 要 ： Ｗｅ ｂ作 为具有 高动 态性 的信 息源 ， 其整 合 了访 问 ， 分 析资 源的研 究数 据在 其 中， 同时可 以勾选 适合 的技 能 作 为数 值 分析 的 支点 ， 并 同时 实现 集成 和 处理 。如 何有 效地 对 Ｗｅ ｂ的众 多数据 资源进 行 多层次 的划分 ， 现 时成 为广 泛探 索的热 点 。这 篇 文章 通过 详细 的 阐明 了可扩展 标记语 言 （ Ｘ ＭＬ ） 在 Ｗｅ ｂ数 据 中的应 用特性 ， 进 而发 掘 Ｗｅ ｂ程 式 中的数 据 资源 架构 问题 ， 针 对 这 项技 术的 架构 ， 进 而提取 出模 型基础 ， 以解 决线 上 网路 众 多的异 构 网路 和 非结构 化造 成的 问题 。
０ 前 言
随着科 学领 域 的不断 开拓 ， 信 息 资源 多元 化 的现今 ， Ｗｅ ｂ 为人们 带来 了更 多 的资源 涵盖 面 ， 其 不单 涉猎 到教学 体 系 ， 经 济版 图 ， 电子 商务 ， 政 治建 设 等 行 列 ， 还 因着 技 术 改革 的深 入 发展 ， Ｗｅ ｂ现时 已经成为能 够跨地域 ， 跨部 门 ， 及无 视平 台界 限 的业务体 系 ， 这 种无界 限 的行列 合 作 ， 逐渐 成 为 目前 各个 企业 单位 ， 政府部 门的主要 运营手段 。不过也 因为众 多的数 据带来 的繁复 多样 化 ， 所 以其 存在 于数 据 库 中时 ， 各部 门间 的资 源架 构存在 着差异性 ， 导致 资 源在形 式 表述 上 也有 着很 大 的不 同 ， 从 而传递 给彼此 的信息就 有着区别 ， 并带来 一定 的问题 。 数据库 的资源 模 型 可 以将 特 定 的数 值 对 象 作 为 描 述 基 本， 基 于 Ｗｅ ｂ的资 源 导 向性 ， 可 以将 单 个 的 数 据 发 掘 出其 深 层 的含义 。而 ＸＭＬ技术拥 有无 关平 台多 延展性 等 特点 ， 从 而 对数据资源的处理有着保障性 。 这篇文章 通过将 Ｗ ｅ ｂ数 据作 为 探索 根本 ， 针对 现 时 各 种 异构状况 的需求 ， 运用 Ｘ ＭＬ技术 来 进行 相 关 的规 划。 同时 利 用各种 用户反馈 的咨 询来 作为 思路 疏 通 ， 对 于不 同格 式 ， 数 据 的交流 ， 可 以通过 Ｘ Ｍ Ｌ技术来 达到数据 异构 的最 终解决方 案 。
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关键 词 ： 畀构 网路 ； Ｘ ＭＬ技 术应 用 ； 数 据提 取 ； 模拟 中图分 类号 ： Ｔ Ｐ ３ １ ２ ． ２ 文献标 识码 ： Ａ
ＤＯ Ｉ 编码： １ ０ ． １ ４ ０ １ ６ ／ ｊ ． ｃ ｎ ｋ ｉ ． １ ０ ０ １ — ９ ２ ２ ７ ． ２ ０ １ ６ ． ０ ９ ． １ ８ １
ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ， ｔ ｈ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｉ ｔ ｅ ｃ ｔ ｕ ｒ ｅ ｆ ｏ ｒ ｔ ｈ ｉ ｓ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ， ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｎ ｅ ｘ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｔ ｈ ｅ ｂ ａ ｓ ｉ ｃ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ， ｐ ｒ ｏ ｂ ｌ ｅ ｍｓ ｃ ａ ｕ ｓ ｅ ｄ ｂ ｙ ｔ ｈ ｅ ｗａ ｙ ｍａ ｎ ｙ ｈ ｅ ｔ ｅ ｒ ｏ ｇ ｅ ｎ ｅ ｏ ｕ ｓ ｎ ｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ ｓ ａ ｎ ｄ ｕ ｎ ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｕ ｒ ｅ ｄ Ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｎ ｅ ｔ ｔ ｏ ｓ ｏ ｌ ｖ ｅ ｔ ｈ ｅ ｌ ｉ ｎ ｅ ．
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ｎ ｕ ｍｅ ｒ ｏ ｕ ｓ ｄ ａ ｔ ａ ｒ ｅ ｓ ｏ ｕ ｒ ｃ ｅ ｓ ｏ ｆ Ｗｅ ｂ ｉ ｎ ｔ ｏ ａ ｗｉ ｄ ｅ ｒ ａ ｎ ｇ ｅ ｏ ｆ ｅ ｘ ｐ ｌ ｏ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｈ ａ ｓ ｂ ｅ ｃ ｏ ｍｅ ａ ｈ ｏ ｔ ｓ ｐ ｏ ｔ ． Ｔ ｈ ｉ ｓ ａ ｒ ｔ ｉ ｃ ｌ ｅ ， ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ ｄ ｅ ｔ ａ ｉ ｌ ｅ ｄ ｉ ｌ ｌ ｕ ｓ ｔ ｒ ａ ｔ ｅ ｓ ｔ ｈ ｅ