信息整合_异构数据交换综述
《2024年面向深度学习的多模态融合技术研究综述》范文
《面向深度学习的多模态融合技术研究综述》篇一一、引言随着信息技术的飞速发展，多模态数据在各个领域的应用越来越广泛。
多模态融合技术作为深度学习领域的一个热门研究方向，它能够有效融合不同模态的数据信息，从而提升算法的性能。
本文将就面向深度学习的多模态融合技术进行深入研究，对其主要研究方法、关键技术、挑战及发展趋势进行全面综述。
二、多模态融合技术概述多模态融合技术是指将来自不同传感器或不同数据源的多种模态数据（如文本、图像、音频、视频等）进行有效融合，以提升算法的准确性和鲁棒性。
在深度学习领域，多模态融合技术已成为一种重要的研究手段，被广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、多媒体分析等领域。
三、多模态融合技术研究方法目前，面向深度学习的多模态融合技术主要有以下几种研究方法：1. 早期融合：在数据预处理阶段进行模态间信息的融合，通过将不同模态的数据拼接或转换为一个统一的特征向量，然后输入到深度学习模型中进行训练。
2. 晚期融合：在深度学习模型的输出层进行模态间信息的融合，通过将不同模态的输出进行加权求和或拼接等方式，实现多模态信息的融合。
3. 跨模态联合嵌入：通过学习不同模态数据的共同语义空间，实现跨模态信息的相互映射和融合。
这种方法能够更好地保留不同模态数据的内在联系和语义信息。
四、关键技术及挑战在多模态融合技术的研究过程中，需要解决以下几个关键技术和挑战：1. 异构数据表示：不同模态的数据具有不同的表示方式和特征空间，如何将异构数据进行统一表示是关键问题之一。
2. 语义对齐：由于不同模态数据具有不同的语义信息，如何实现不同模态数据之间的语义对齐是一个重要挑战。
3. 模型训练与优化：多模态融合技术的模型训练和优化是一个复杂的过程，需要考虑如何设计有效的网络结构、损失函数和优化算法等问题。
4. 数据集与评价标准：缺乏大规模、多模态标注数据集以及统一的评价标准是制约多模态融合技术发展的重要因素。
五、发展趋势与展望未来，面向深度学习的多模态融合技术将朝着以下几个方向发展：1. 跨领域应用：随着多模态融合技术的不断发展，其应用领域将不断拓展，从计算机视觉、自然语言处理等领域拓展到医疗、教育、金融等更多领域。
交通信息集成与综合服务关键技术研究与应用——课题一成果综述
交通信息集成与综合服务关键技术研究与应用——张遂征王艳辉吴旭包勇强张可交通信息集成与综合服务关键技术研究与应用*——课题一成果综述张遂征1’2王艳辉3吴旭2包勇强4张可5(1．中国智能交通协会北京100070；2．北京宏德信智源信息技术有限公司北京100036；3．北京交通大学交通智能系统与安全技术工程中心北京100044；4．公安部交通管理科学研究所江苏无锡214151；5．交通运输部公路科学研究所北京100088)摘要概要总结了国家“十一五”科技支撑计划“交通安全信息集成、分析及平台构建技术开发与示范应用”课题的研究成果，介绍了课题在跨部门交通安全信息需求、异构系统可信接入与安全控制、分布式异构信息系统互操作、交通安全综合分析与评估、信息与应用资源状态监控管理等方面理论与技术研究和应用情况，通过交通安全信息集成管理与应用服务平台的构建、应用与课题研究成果验证，表明课题研究成果达到了预期目标，并为异构信息系统互联、跨行业业务协同、交通安全统一服务等奠定了良好的技术基础。
关键词系统互联；信息集成；跨域安全控制；互操作；交通安全评估；运行状态监控中图分类号：U491文献标志码：A doi：10．3963／j．i ss n1674—4861．2013．01．002O引言“交通安全信息集成、分析及平台构建技术开发与示范应用”是国家“十一五”科技支撑计划项目“重特大道路交通事故综合预防与处置集成技术开发与示范应用”的课题之一。
针对我国交通安全管理面临的现有业务应用条块分割、业务数据资源未能进行充分整合、部门问数据不共享、数据资源缺乏综合分析与应用等问题，确定课题的研究目标是：充分利用公安、交通各部门现有的交通安全相关资源，研究构建物理上分设、逻辑上根据应用功能各自集中的数据交互代理，为实现跨部门的交通安全信息共享交换奠定技术基础；充分利用社会各方面已形成的交通安全信息资源，研究构建交通安全信息集成管理与应用服务平台，为实现更大范围的交通安全信息的综合应用与服务奠定技术基础。
多模态数据集成中的融合方法综述
多模态数据集成中的融合方法综述近年来，随着互联网技术的飞快发展，人们在日常生活和工作中产生的数据量呈现爆炸式增长，其中不同类型的数据以不同的形式存在，如文本、图片、音频、视频等，这就导致了多模态数据的存在。
多模态数据集成是指将来自不同源头的多模态数据整合在一起，以获得更全面和准确的信息。
但是，多模态数据集成中涉及到的数据格式、噪声、缺失值等问题给数据融合带来了很大的挑战。
本文主要综述多模态数据集成中的融合方法，以期为相关研究者提供借鉴和参考。
1.多模态数据集成的基础知识多模态数据集成的目的是将来自不同领域或不同源头的、包含不同类型的数据整合在一起，从而获得更为全面和准确的信息。
多模态数据集成需要解决的问题主要包括数据的格式不同、数据的质量差异、数据源的异构性、数据的缺失和数据的噪声等问题。
为了解决这些问题，需要采取一定的数据融合方法。
在多模态数据集成中，数据源可以是不同传感器所获得的数据、多个人员提供的数据、多个网络平台的数据等。
多模态数据集成可以应用在很多领域，如金融、医疗、安全等。
2.多模态数据集成的融合方法多模态数据集成中的融合方法可以分为硬融合和软融合两类。
2.1 硬融合硬融合是指将多个数据源的数据进行简单的组合，生成一个整合的数据集。
硬融合的常见方法包括简单平均法、基于规则的融合法和逻辑运算法。
简单平均法：简单平均法是一种将多个数据源进行加权平均的方法。
它可以用来将不同传感器获得的数据融合起来，得到更准确的结果。
简单平均法的公式如下：$$y=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}w_ix_i$$其中，$x_i$表示第$i$个数据源的数据，$w_i$表示第$i$个数据源的权重，$n$表示数据源的数量。
简单平均法的优点是容易实现，但它对数据源的质量和数据的分布敏感度较高，同时也无法处理数据源之间的关系。
基于规则的融合法：基于规则的融合法是一种根据预先制定的规则将多个数据源进行合并的方法。
面向多源异构数据的个性化搜索和推荐算法综述
第41卷第2期2024年2月控制理论与应用Control Theory&ApplicationsV ol.41No.2Feb.2024面向多源异构数据的个性化搜索和推荐算法综述暴琳1,朱志宇1†,孙晓燕2,徐标3(1.江苏科技大学自动化学院,江苏镇江212100;2.中国矿业大学信息与控制工程学院,江苏徐州221116;3.汕头大学工学院,广东汕头515063)摘要:高效精准的个性化搜索、推荐等服务可为人们生产生活带来极大便利,而随着互联网技术的迅猛发展,面向多源异构数据的个性化搜索和推荐任务逐渐变得日趋复杂,也是当前大数据分析及个性化服务领域的研究热点和难点.个性化搜索和推荐算法广泛收集多源异构数据,获取用户偏好信息,利用各类机器学习、深度学习等技术,构建用户兴趣偏好模型,预测用户偏好,推荐满足用户个性化需求和偏好的项目或内容,提升用户的使用体验和网站平台的商业利益.本文介绍面向多源异构数据的个性化搜索问题的数学描述,综述面向多源异构数据的个性化搜索和推荐算法的相关研究工作,包括:传统个性化搜索和推荐算法、融合多源异构数据的个性化搜索和推荐算法以及动态个性化搜索和推荐算法等相关研究现状,整理了算法常用数据集、性能评价指标及评估体系,进一步阐明了目前面向多源异构数据的个性化搜索和推荐方法的实际应用场景及今后研究的发展方向,并讨论了存在的不足及所面临的严峻挑战,期望为相关领域的研究人员提供有益帮助.关键词:个性化搜索;多源异构数据;用户兴趣模型;深度学习引用格式:暴琳,朱志宇,孙晓燕,等.面向多源异构数据的个性化搜索和推荐算法综述.控制理论与应用,2024, 41(2):189–209DOI:10.7641/CTA.2023.20100Review on personalized search and recommendation algorithms formulti-source heterogeneous dataBAO Lin1,ZHU Zhi-yu1†,SUN Xiao-yan2,XU Biao3(1.College of Automation,Jiangsu University of Science and Technology,Zhenjiang Jiangsu212100,China;2.School of Information and Control Engineering,China University of Mining and Technology,Xuzhou Jiangsu221116,China;3.College of Engineering,Shantou University,Shantou Guangdong515063,China)Abstract:Efficient personalized search service can bring great convenience in the production and life.With the rapid development of Internet technology,personalized search and recommendation task tends to become increasingly complex and is a hot research topic in thefield of big data analysis.Personalized search and recommendation algorithms extensively collect user-generated content and obtain users’preference information.By using various machine learning,deep learning and other technologies,these algorithms build user interest preference models,predict users’behaviors,and recommend personalized items.It will improve users’experiences and commercial benefits.This paper introduces the description of the personalized search problem,and reviews the research work on the personalized search and recommendation algorithms for multi-source heterogeneous data.It includes traditional personalized search algorithms,personalized search algorithms with multi-source heterogeneous data and dynamic personalized search algorithms.It sortes out common data sets and evaluation indicators,and clarifies the practical application scenarios and development directions of the personalized search methods for multi-source heterogeneous data.It also discusses the deficiencies and challenges,which is expected to be helpful to researchers in relatedfields.Key words:personalized search;multi-source heterogeneous data;user interest model;deep learningCitation:BAO Lin,ZHU Zhiyu,SUN Xiaoyan,et al.Review on personalized search and recommendation algorithms for multi-source heterogeneous data.Control Theory&Applications,2024,41(2):189–209收稿日期:2022−02−08;录用日期:2023−03−30.†通信作者.E-mail:**************;Tel.:+86511-84401153.本文责任编委:张丽清.国家自然科学基金项目(61671222,61876184),广东省自然科学基金项目(2021A1515011709),广东省数字信号与图像处理技术重点实验室开放基金项目(2021GDDSIPL–06)资助.Supported by the National Natural Science Foundation of China(61671222,61876184),the National Natural Science Foundation of Guangdong Province(2021A1515011709)and the Open Foundation of the Key Laboratory of Digital Signal and Image Processing of Guangdong Province (2021GDDSIPL–06).190控制理论与应用第41卷1引言近年来,随着互联网、大数据等技术的迅猛发展,互联网规模和用户数量呈现急剧增长的态势[1–5].用户作为数据的主动创造者,在网络中进行各种各样的行为和活动,包括:浏览网页、观看时事新闻、接收内容推荐、购物、出行通讯、休闲娱乐等事务,聚集了大量的多源异构用户生成内容(usergenerated contents, UGCs),如:用户画像、用户评分、类别标签、用户行为、文本评论、图像、音频、视频、位置信息、社交知识等,用户之间形成了日益错综复杂的社交网络关联.同时,这些UGCs数据蕴含着丰富的用户偏好信息,具有数量巨大、来源与结构多样化、多模态、稀疏性、无序性、不完整性、动态演化及传播社会性等特点,成为典型的个性化搜索和推荐系统的大数据环境.此外,这些海量多源异构UGCs也是各类互联网平台和移动应用商家获取信息、提高业绩、提升用户满意度和服务质量的重要来源.然而,这些海量信息给用户带来新资讯的同时,也将湮没大量有用信息,增加了用户筛选、甄别、处理信息,并最终做出决策的难度,即带来了“信息过载”问题[6–10].个性化搜索和推荐算法作为一种重要的智能信息过滤手段和服务方式,帮助用户从海量信息中搜寻满足其潜在需求及兴趣偏好的项目或内容(如:商品、音乐、微博、新闻等).同时,利用算法精准确定目标受众,让一些有价值的信息能够触达潜在用户,有效缓解“信息过载”,提升用户的实际使用体验和电子商业平台的经济效益,更好地服务于国计民生,实现供需双赢[11–15].近年来,涌现出了许多电子商务、信息检索、新闻推送、音乐/视频点播等领域的商用个性化搜索和推荐系统,例如:为用户推荐商品的亚马逊、中国电子商务平台淘宝网、电影推荐平台豆瓣网、信息检索平台百度、文章推荐系统GroupLens等,通过将浏览者转化为购买者,增加交叉销售、建立客户忠诚度、增强用户粘性,成功实现经济效益转化.然而,在复杂环境下的个性化搜索和推荐任务中,由于各用户的生活习惯、文化背景等差异较大,且当用户无明确信息需求或搜索意图时,使用传统大范围、无差别的推荐方法,往往无法取得良好的推荐效果,难以满足个性化需求,同时无端耗费了用户获取有用信息的精力及专注力.如何在复杂海量多源异构用户生成数据环境中,深入挖掘用户兴趣偏好,及时跟踪用户偏好,期望通过具体方法自动搜寻情景、项目、用户三者之间的最佳匹配,实现高效而精准的个性化搜索和推荐,提高个性化服务综合质量,从而有效处理现实生产、生活中的工程实际问题.上述内容已成为当前人工智能领域的迫切需求、研究热点及目标.面向多源异构数据的个性化搜索和推荐系统将大数据处理、机器学习、深度学习等技术有机结合,新颖且富有挑战性,具有十分重要的理论研究价值和广阔的实际应用前景,受到学术界和工业界的广泛关注.本文主要介绍面向用户生成内容个性化搜索和推荐任务的相关背景知识,对于面向多源异构数据的个性化搜索和推荐算法及其相关应用研究进行全面综述.主要研究内容框图如图1所示.首先,需明确面向多源异构数据的个性化搜索和推荐任务解决问题的数学描述,理清求解思路和建模方法;其次,对于建模、求解过程中的子任务,依次设计合理的解决方案,如:多源异构数据的特征提取、融合多源异构数据、用户兴趣偏好模型构建等内容;然后,针对不同情况下的实际真实场景,提出高效的个性化搜索和推荐算法.在个性化搜索和推荐系统研究领域已存在许多研究工作,基本沿袭上述研究思路.本文对于面向多源异构数据的个性化搜索和推荐算法相关工作进行了全面而系统的综述,将从多视角、多方面分析、归纳、总结不同领域个性化搜索和推荐方法的关键技术、工程应用及实际效果.本文内容组织结构安排如下:第2节给出面向用户生成内容个性化搜索的数学描述;第3节阐述了个性化搜索和推荐算法的相关工作及研究现状;第4节展示了个性化搜索和推荐算法的常用数据集;第5节说明了算法的性能评价体系及评价指标;第6节讨论了个性化搜索和推荐系统的实际应用场景及未来研究发展方向;最后,第7节总结全文.2面向用户生成内容个性化搜索的数学描述面向UGCs的个性化搜索和推荐任务是在海量动态搜索空间中,深入挖掘多源异构用户生成数据,建立用户兴趣偏好模型,抽取用户偏好,帮助用户搜寻满足其潜在需求和个性化偏好的项目或内容,为用户推荐其感兴趣的个性化项目推荐列表.在个性化搜索过程中,用户需依据认知经验、兴趣偏好等,对于搜索对象进行定性分析、评价和决策,而该过程往往具有渐进性、主观性、模糊性、多样性、不确定性、不一致性、动态演化等复杂特性.因而,这类问题难以建立明确定义的数学模型及目标函数,且用户满意解的界定也是主观且因人而异的,其搜索结果和推荐效果完全由用户偏好主观决定.例如:对于同一任务(如:购买图书、搜索电影等),不同用户的需求和兴趣不同,同一用户不同时间段的需求和兴趣也可能不相同.另外,随着时间推移、环境迁移、信息量增加等多种因素影响,用户潜在需求和兴趣偏好逐渐清晰,甚至可能发生动态变化.因此,面向UGCs的个性化搜索和推荐问题本质上是一类复杂动态定性指标优化问题.面向多源异构UGCs个性化搜索任务的基本框图如图2所示.第2期暴琳等:面向多源异构数据的个性化搜索和推荐算法综述191㔃 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i2···x in];用户u对于项目x的偏好程度为f u(x),其无法用具体数学函数精确量化表示,由用户u的认知经验和兴趣偏好决定,且在个性化搜索过程中可能发生动态变化.亴 ⨶⁑㺘ӂ㚄㖁 Ӕӂ⭏ 亩ⴞ 㦀 㺘Top/䶒 Ⓚ Ⲵњ ㍒ 㦀㇇⌅图2面向多源异构UGCs个性化搜索任务的基本框图Fig.2Diagram of personalized search task with multi-source heterogeneous UGCs个性化搜索算法和推荐算法将在可行域空间搜寻一组满足当前用户潜在需求且其可能感兴趣的项目推荐列表Top N,即N个具有较高f u(x)值的项目集合,进行有效的个性化项目推荐.因此,如何精准描述表达用户偏好的目标函数f u(x),辅助用户在复杂海量信息环境中尽快搜寻到用户满意解,是面向多源异构数据个性化搜索和推荐任务的重点及难点,也是目前人工智能领域亟待解决的难题.3个性化搜索和推荐算法相关工作广泛收集互联网中的用户生成内容和相关项目内容信息,如:用户画像、项目类别标签、项目内容属性、用户历史交互行为记录(包括点击、浏览、评分、收藏、申领优惠券等行为)、用户评论、时间上下文、地理位置、社交网络信息等,这些数据包含了大量的用户兴趣偏好信息.个性化搜索和推荐算法通过分析并深入挖掘含有用户需求及个性化偏好的UGCs信息,建立用户兴趣偏好模型,预测用户对于项目的潜在需求和兴趣偏好,帮助用户尽快搜寻其满意解,提供个性化服务.近年来,个性化推荐系统采用多种用户偏好提取技术、个性化推荐关键技术等,在一定程度上解决了个性化搜索和推荐的实际问题,展现出良好的搜索效率及推荐结果.从不同视角出发,对于个性化搜索和推荐算法的分类方法各有不同,主要包括:基本分类方法、采用各种机器学习技术的方法、利用不同类型用户生成内容的方法以及个性化动态搜索方法等.这些分类方式的分类结果互有重叠和交叉,从不同方面展现了个性化搜索和推荐算法丰富的多面性.这里总结了个性化搜索和推荐算法的分类方法的总体框架如图3所示.图3呈现了个性化搜索和推荐算法的分类方法及其相应的各种个性化搜索和推荐算法,本小节对于相关工作和算法的阐述与总结也将围绕图3展开.其中,基本分类方法将个性化搜索和推荐算法分为基于内容的推荐算法、协同过滤推荐技术和混合推荐算法,已有许多相关综述论文对于这类基本分类方式的内容进行了介绍.因此,本文将着重论述利用机器学习或深度学习的方法、深入挖掘用户生成内容,以及考虑个性化动态搜索过程的个性化搜索和推荐算法.第2期暴琳等:面向多源异构数据的个性化搜索和推荐算法综述193图3个性化搜索和推荐算法分类Fig.3Classification on personalized search and recommen-dation algorithms3.1个性化搜索和推荐算法在实现个性化搜索和推荐任务过程中,面向UGCs 构建用户兴趣偏好模型是核心.当前流行的建模方法包括:多层感知机(multilayer perceptron,MLP)[16–17]、因子分解机(factorization machine,FM)[18–19]、贝叶斯(Bayesian)模型[20–21]、自编码器(autoencoder)[22–23]、深度置信网络(deep belief networks,DBN)[24–25]、卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)[26–27]、循环神经网络(recurrent neural network,RNN)[28–29]、图神经网络(graph neural network,GNN)[30–31]等,这些模型都取得了较好的个性化推荐效果.另一方面,从合理利用数据的角度,个性化搜索和推荐算法可分为:考虑用户行为和用户评分、考虑用户隐式反馈信息、基于上下文信息、结合社交网络、融合多源异构数据等方法.上述分类方法是从建立模型和可用数据两方面进行归纳与总结.然而,这些构建用户兴趣模型的算法和利用用户生成内容的方法又是相辅相成、紧密联系的,因此,本节将对这些方法进行有机关联的综述.3.1.1考虑用户行为和用户评分的推荐算法早期推荐技术主要采用协同过滤推荐算法,通过相似性度量衡量不同用户或项目之间的相似性,实现个性化搜索和推荐任务.网络中大量存在的用户交互行为和用户评分数据包含了表达用户兴趣偏好的有用信息.Rendle等人[32]利用源于问题的贝叶斯,分析最大后验估计,提出了贝叶斯个性化排序模型,并给出了协同排序的通用框架及其贝叶斯解释.进一步, Rendle[18]联合支持向量机和因子分解模型,利用因子化参数模拟变量间的交互关系,在稀疏数据中获取交互信息,提出了FM模型.FM模型作为机器学习任务的通用学习框架,模拟任意特征之间的二阶交互,其公式如下:ˆy(x)=ϖ0+n∑i=1ϖi x i+n−1∑i=1n∑j=i+1ϖij x i x j,(2)其中:x i和x j分别表示两个不同的特征取值,n表示样本的特征数目,ϖ0是全局偏置,ϖi是样本权重,ϖij是样本特征组合的权重.后续许多个性化搜索和推荐算法都是基于因子分解机模型框架或者结合深度学习技术进行改进和扩展的.Song等人[33]在已训练全局RankNet模型基础上,通过信息丰富的实例连续训练适应用户特征的RankNet模型,并利用Kullback-Leibler散度、点击熵或启发式评估适应实例的有效性,提出了自适应深度RankNet模型,进行个性化搜索.Miao等人[34]通过局部平滑正则化探索无标签数据的多样结构,采用最小化基于序列集成学习框架的正则化惩罚成对损失目标,提出了半监督正则化推进排序算法.Zhuang等人[35]提出成对约束表示学习的协同排序框架,同时学习用户和项目的隐因子与成对排序损失.He等人[16]提出了神经协同过滤算法,构建双重神经网络模拟用户和项目间的双向交互模式,捕捉嵌入维度之间的高阶关联关系,应用于跨领域推荐.Fu等人[36]预先理解用户与项目的特征,提出了基于深度学习的协同过滤模型.Xue等人[37]考虑项目之间的非线性高阶关系,提出基于项目的深度协同过滤Top N推荐算法.于亚新等人[38]综合考虑用户行为发生时间、活动内容、活动区域等信息,利用潜在狄利克雷配置(latent Dirich-let allocation,LDA)技术建立活动–服务主题模型,提出基于耦合和距离的矩阵分解算法.Lian等人[39]设计端到端的学习工作流,采用多种精馏策略,较好地保留了用户–项目的相关性得分和相对排序,进一步提高表示质量,提出轻量级推荐系统LightRec,具备快速在线推理和经济性内存消耗.田震等人[40]在广义矩阵分解模型的基础上引入隐藏层,利用深层神经网络学习用户和物品之间的高阶交互关系,提出深度矩阵分解推荐算法.Sun等人[41]结合双曲空间和图卷积神经194控制理论与应用第41卷网络,通过边缘排序损失函数进行学习,提出双曲图卷积网络协同过滤.Sun等人[42]提出了场矩阵因子分解机,建模领域信息,并支持修剪交叉项和嵌入向量的特定字段变量维度作为软剪枝,有效提升模型的预测性能和推荐能力.这些个性化搜索和推荐算法计算框架简单,大量使用用户–评分数据,模型训练依赖这些用户生成数据,通常需要更多时间构建并训练模型.然而,在实际应用场景中,由于互联网用户和项目数量、规模很大,用户显式反馈数据量相对较少,有时甚至无法有效获取用户偏好信息.因而,考虑用户行为和用户评分的推荐算法面对高稀疏用户评分数据时,存在数据缺失、稀疏性、冷启动等问题,将严重影响模型的预测性能、搜索质量及推荐效果,导致个性化搜索和推荐算法的综合性能表现不佳.3.1.2考虑用户隐式反馈信息的推荐方法复杂互联网环境下的用户生成内容,包含许多具有明确意图的用户显式评价(如:评分)和大量真实意思表示的用户隐式反馈(如:搜索关键词、浏览、点赞、收藏、分享、观看生活秀、使用优惠卷、购买、评论等行为),这些数据从不同侧面显式或隐式表达了用户个性化兴趣偏好.其中,显式评分方式需要用户对于项目做出明确评价,实现简单、获取直接,明确表达了用户兴趣偏好的选择倾向,但该过程容易引起用户心理疲劳和评价负担,数据收集较为困难,因而其数据稀疏、包含的可用信息有限.隐式反馈数据隐含表达了用户的兴趣偏好,具备获取来源灵活、收集成本低、数据规模大,以及应用场景广泛等优点.若能够充分利用UGCs中的海量用户隐式偏好信息,无疑将对于用户显式偏好信息不充足、数据稀疏性等问题产生积极影响,有益于精准获取用户偏好,保障个性化搜索和推荐过程的顺利推进.考虑用户隐式反馈数据,针对不同用户行为模式,通过辅助判定产生用户对于项目的偏好评定.Kassak 等人[43]利用显式反馈和隐式反馈(如:浏览时间),建立用户兴趣偏好模型.Qiu等人[20]提出贝叶斯个性化排序算法,处理异构隐式反馈信息,增强推荐系统的性能.Zhou等人[44]设计局部激活单元,提出了深度兴趣网络,能够根据历史行为数据自适应地学习用户兴趣表示,应用于Alibaba集团在线展示广告系统.Liu等人[21]考虑隐式偏好数据的不确定性和推荐结果的多样性,提出了基于贝叶斯Mallows模型的个性化推荐算法.Lee等人[45]采用用户对于未评分项目的预偏好概念,识别出用户未评分但可能不感兴趣的项目,选择性地归为低价值项目,并注入用户–项目矩阵中,提出l-注入协同过滤框架,解决推荐系统稀疏性问题.薛峰等人[46]采用深度神经网络建模用户与物品之间的关系,并利用注意力机制,计算在建模用户隐式反馈时历史交互物品的权重,提出基于深度神经网络和加权隐反馈的个性化推荐算法.司亚利等人[47]利用用户签到的活跃度,给出用户不活跃和活跃的隶属度计算方法,并结合时间因素幂律函数和高斯核密度估计,计算用户活跃特征的概率值,提出基于用户签到活跃度特征和时空概率模型的自适应兴趣点推荐方法. Askari等人[22]集成两个变分自编码器,提出了联合变分自编码器,共同学习用户表示和项目表示,重构并预测用户偏好,进行基于隐式反馈的Top N推荐.这些研究成果提供了许多有价值的参考.然而,由于用户可能存在误操作或为赢得奖励而进行转发等行为,而这些隐式反馈信息不能准确反映实际用户偏好.因此,在实际应用过程中,个性化推荐算法对于用户隐式反馈数据质量有一定要求,需检验数据的可靠性. 3.1.3基于上下文信息的推荐模型网络中实体的上下文信息通常用于描述用户或项目的状态,用户兴趣偏好与上下文信息紧密相关.考虑上下文信息,利用深度学习技术面向用户开展个性化搜索和项目推荐.Kim等人[48]整合CNN和概率矩阵分解,捕捉文档的上下文信息,利用积极和消极偏好,提出了鲁棒的文档上下文感知混合模型,称为卷积矩阵分解.Yang等人[49]结合协同过滤和半监督学习,通过连接相邻用户和兴趣点联合学习用户偏好与上下文嵌入,提出通用基于深度神经网络的半监督学习框架,缓解数据稀疏问题.Du等人[50]结合场景特定学习和模型无关的序列元学习,统一到场景特定的顺序元学习框架,通过聚合来自各种预测任务的上下文信息,生成元学习器通用初始模型,利用学习知识有效地适应特定任务,缓解在线推荐过程中的冷启动问题.赖奕安等人[51]建模用户参与活动记录和活动相关上下文信息,利用多关系贝叶斯个性化排序方法学习协同上下文关系,提出基于协同上下文关系学习的同城活动推荐算法.Yang等人[52]基于剩余资源/时间和不同用户情境中奖励分布估计分配探索资源,充分利用上下文特征信息,提出了分层自适应上下文匪徒方法,搜寻最佳个性化推荐结果.Fu等人[53]建立图神经网络,模拟社交关系和协同关系,提出面向社交推荐的双边深度上下文感知调制模型,在高阶关系基础上捕捉朋友信息与项目吸引力.然而,这类方法在项目类别或领域层次上抽取用户偏好,粒度较大,还有进一步提升的空间,进而获得精准推荐结果.此外,在实际运行过程中,深度学习和矩阵分解的单独训练过程较耗时,需考虑合适的组合形式及训练方式,且其实际效果不易整体把握.3.1.4结合社交网络的推荐方法结合社交网络信息的推荐方法具有可靠性高、转。
车联网联邦学习的数据异质性问题及基于个性化的解决方法综述
车联网联邦学习的数据异质性问题及基于个性化的解决方法综述目录一、内容概括 (2)1.1 车联网联邦学习概述 (3)1.2 数据异质性问题的定义与影响 (4)1.3 研究动机与目的 (5)二、车联网联邦学习的数据异质性问题 (6)2.1 数据采集阶段的数据异质性 (7)2.2 训练模型阶段的数据异质性 (8)2.3 模型应用与评估阶段的数据异质性 (10)2.4 数据异质性的原因分析 (12)三、基于个性化的解决方法 (12)3.1 数据预处理技术与策略 (14)3.1.1 数据清洗与去噪 (15)3.1.2 数据转换与归一化 (16)3.2 融合学习框架与算法 (17)3.2.1 特征选择与提取 (19)3.2.2 模式识别与分类算法 (20)3.3 联邦学习策略 (21)3.3.1 动态联邦策略 (22)3.3.2 联邦聚合与优化 (23)3.4 个性化服务 (25)3.4.1 用户行为分析 (26)3.4.2 偏好数据驱动的解决方案 (28)3.5 隐私保护技术 (28)3.5.1 差分隐私技术 (30)3.5.2 同态加密与安全多方计算 (31)四、案例分析 (33)4.1 实际应用案例 (35)4.2 数据异质性问题分析 (36)4.3 个性化解决方法的实施效果评估 (38)五、挑战与未来趋势 (39)5.1 数据异质性问题的应对挑战 (40)5.2 个性化服务的进一步研究方向 (41)5.3 隐私保护与社会伦理问题 (43)六、结论 (44)6.1 研究总结 (45)6.2 对车联网联邦学习的启示 (46)一、内容概括本综述旨在详细探讨车联网联邦学习领域中数据异质性问题的现状与挑战，并提出一系列基于个性化解决的策略。
随着智能交通系统的发展，车联网作为一种新兴互联网实体，其涉及的移动车辆不仅在地理位置上广泛分布，而且对于数据收集与处理的需求也极具个性化。
不同地区、车辆型号以及行驶环境的多样性导致联邦学习环境下数据异质性的问题愈发显著。
基于信息整合的高校共享数据平台研究
第28卷总第66期 西北民族大学学报(自然科学版)Vol.28,No.22007年6月 Journal o f N or th w est U n iv er sity for N at ional ities(Nat ural Science )June ,2007基于信息整合的高校共享数据平台研究项 链,田富鹏,黄 箐(西北民族大学计算机科学与信息工程学院,甘肃兰州730030)[摘 要]共享数据平台是一个集信息整合和应用于一体的平台1文章通过分析不同的数据共享模式,探讨了如何准确规划和建设高校共享数据平台,并给出了共享数据平台整体的逻辑框架和功能实现1另外还讨论了共享数据平台如何收集、处理、存储各类信息数据,并为电子校务的各类应用提供可靠、统一的数据,最终保证了全校共享信息的一致性.[关键词]校园信息化;共享数据平台;数据库[中图分类号]TP311.132.3 [文献标识码]A [文章编号]1009-2102(2007)02-0033-050 引言随着国内外校园信息化建设的不断开展,共享数据资源、消除信息资源壁垒、整合业务系统及资源、构建统一高效开放的校园信息化工作平台已经成为信息化建设的潮流1西北民族大学在近两年内校园数字化建设取得了一定成效,但是由于客观条件的限制,许多业务系统都是封闭着的,即处理存储的业务数据都受自身业务系统的限制并以封闭数据格式存在,形成以各部门为核心的信息资源孤岛1从另一角度思考就是各种数据以不同的格式、不同的形式,分布于不同的部门,没有一个统一的标准,即各部门业务系统无法提供统一公共服务界面1信息孤岛的存在还造成了各部门数据大量冗余,数据不一致,无法在部门之间共享、交流,这样便大大降低了工作效率,严重限制了西北民族大学校园数字化建设的步伐1以上问题的存在,决定了我们必须搭建一种合理、准确、高效的结构模式来支撑实现数据共享的数据平台的建设11 数据共享方式目前确实存在一些比较好的、支持数据共享的结构模式,但这些模式对于校园数字化建设并不完全适应,他们有各自的优点同时也存在许多缺陷1以下将着重阐述这些传统的数据共享方式11.1 传统的数据共享方式数据共享方式传统上一般分为网络分布模式和中央集中模式111111 网状分布模式网状分布模式的特点是双方经过协商约定,被授予一方的程序可以直接访问授权一方的数据库,从而直接获得数据1这种模式的缺点主要有:一是没有统一的管理权限,无法确保系统安全;二是网状结构非常复杂,确认数据的流向以及使用变得更加的困难,一旦出现错误将很难找到源头1优点则是无数据冗余,节省空间1[收稿日期][作者简介]项链(8—),男,湖北武汉人,硕士研究生,主要研究方向异构数据的交换技术12007-04-20191:11112 中央集中模式中央集中模式的特点是所有业务系统使用的表都存放在同一个数据库里1业务系统通过视图可以直接访问其他系统的数据表1这样就减少了数据同步量,访问效率也比较高1其缺点主要有:一是所有表集中在一个数据库,运行压力较大;二是单个业务升级的时候,其他系统易受影响;三是由于数据量大且同时需要通知多个业务系统,数据库备份和恢复就会十分困难;四是刚投入运行的新系统也可能影响已运行系统的稳定1优点则是不需要数据交换,一个数据库即可解决问题11.2 基于分布式的数据共享方式综合比较网络分布模式和中央集中模式的优缺点,并根据高校业务普遍具有开发时间不同、开发团队或公司不同、技术路线不同和存在数据库管理系统异构等特点,目前在高校环境下比较理想的方式是采用分布式模式,如图1所示1这种分布模式在业务数据层仍然保证了各业务系统之间的相对独立,松散耦合,便于维护和升级,能够适应高校项目阶段性建设的特点,并且单系统资源压力不会影响其他系统的运行1同时各业务系统只跟共享数据平台进行数据交换,避免了与业务系统之间进行直接的联系1由此可见,分布式的关键在于共享数据平台的设计和实现1图1 分布式模式2 共享数据平台的架构共享数据平台是一个由业务子数据库、数据收集库、共享数据库、信息标准库、时态数据库、报表和OLAP分析、数据库订阅工具等一系列的数据库和相关的应用工具所组成1层次上自下而上分别是业务数据库层、共享数据库层、历史数据层、数据仓库层、数据服务层,如图2所示1业务子数据库是基本的数据源、存在于各业务系统1通过ETL的数据抽取技术,经过分类、筛选、调整等方法,使之符合共享数据库的结构规范1收集数据库主要用来在数据收集时存放未经审核的临时数据,数据只有经过审核才能进入共享数据库1图2 总体结构示意图共享数据库是整个数据共享平台的核心,专门用于存放全校各业务部门需要共享的数据1信息标准库整合了原先分散于各业务子系统孤立的、不规范的信息标准1在以国家标准、教育部标准以及其他行业标准的基础上,我们还拟订了符合本校特色的校定标准,为全校各业务子系统提供统一的信息标准1另一方面,这些规范了的数据标准在与校外系统结合的时候更显示了它的标准化优势1时态数据库反映着共享数据库的所有变化历程,并及时恢复某个历史时间点上的数据1报表和OLAP 分析及数据库订阅工具都是共享数据库的应用,可根据校内各业务部门的需要产生各类报表13 数据来源及数据流程共享数据库的数据来源主要有以下三个方面:1)从业务子系统抽取、转换、装载(ETL )ETL 主要是利用Oracle 的数据仓库(OW B )技术,由业务子系统管理员授权,根据共享数据库的要求,将需要的数据按照一定的调度周期从业务子系统抽取到共享数据库中1业务子系统可以是同构数据源,如Oracle ,也可以是异构数据源,如S ql server ,Sybase ,ODBC ,D B2等,其优点是不影响原有的业务部门的正常工作流程1)数据文件定期导入数据文件导入主要应用在新生入学等数据集中的时候1每年新生入学后招生办提供新生的基本数2据,然后将数据导入共享数据库,形成最基本的身份认证数据1以后新生登录到门户系统,再进一步数据收集13)数据收集为了丰富共享数据中心的数据量,减少业务子系统信息员的工作量,电子校务系统还专门建立了一个数据收集模块,以便直接面向师生收集数据1数据收集中关键数据需经个人输入、干事一审、领导二审等流程,经过层层审核把关才能入共享数据库,而非关键数据则直接进入共享数据库,以达到个人信息的完善和更新1由于这种方式直接面向个人,数据来源快、周期短、审核严格,可以及时补充共享数据库中的资源1进入共享数据库的数据可形成丰富的个人数字档案,进而形成校内各类报表或进行在线数据分析(O2 LA P),给领导提供决策依据,甚至允许各业务部门共享其他部门的数据或更新自己的数据1以上三种来源的数据,构成了整个共享数据平台的数据来源,共享数据的流程如图3所示:图3 数据流程图4 报表、联机分析处理(OLAP)及数据订阅报表是数据库的最基本应用,其功能是从数据库中将所需要的数据取出,以某种形式放到指定的文件中,形成可读可用的表单1在共享数据平台中,抽取数据的工作通过配制数据集实现,指定的文件和E cel数据显示的方式通过设计制作x模板来完成1OLAP 分析是针对特定的主题,利用查询、统计、分析等方法,设计相应的分析主题报告,呈现给管理决策人员,在决策层面上给予了分析和预测的依据1目前OLAP 分析涉及到人力资源分析、学生团员统计分析、科技成果分析、职称统计分析等1数据订阅是给相应的业务系统获取共享数据提供了渠道,订阅部分可以通过数据订阅工具获取所需的数据15 结论在数字化校园建设中,共享数据平台是信息资源积累和应用的基础1它在很大程度上消除了业务管理信息系统间的“信息孤岛”,今后有必要积累更多的数据,开发更多的应用1同时随着高校信息化建设的不断深入和发展,对共享数据平台的要求会越来越高,需要攻克的难关也会越来越多1如在数据交换方面必须提高数据交换的效率以及提高系统同步的效率;在管理方面解决细分用户权限的工作量增大等问题,都是将来所面临的挑战和机遇1参考文献:[1]大型分布式异构数据交换与共享系统建设方案[]1http :///project/yg.htm 1[2]徐兵,汪克强,徐为民1基于信息资源整合的高校信息化建设模式[J ]1教育信息,2004,(7):121[3]Sid Adelma n ,Larissa Terpeluk Moss.数据仓库项目管理[M ].薛宇,王剑锋译.北京:清华大学出版社,20031[4]柯和平,郭向勇.高校数字化资源建设与教育技术中心的生存与发展[J ].电化教育研究,2005,(9):271[5]袁芳,俞春.数字校园运行服务体系中“用户服务中心”建设探讨与实践[J ]1教育信息化,2004,71(上接第16页)参考文献:[1]宋桂经.碱性纤维素酶及其去污机理[J ].微生物学通报,1997,24(6):364-367.[2]蔡勇,杨明明,曹斌云,等.碱性纤维素酶高产菌株的筛选及其酶学特性[J ].江苏农业科学,2004,S1:229-232.[3]Agaiss e H ,Lereclus D.Ex pession in Bacillus subtilis of the Bacillus thurin giensis cryII IA toxin gene is not dependent on aspor ulation -s pecific s igma f actor and is increased in a s po0A mutant.J Bacterial ,1994,176(15):4734-47411[4]沈雪亮,夏黎明1产纤维素酶细菌的筛选及酶学特性研究[J ]1林产化学与工业,2002,22(1):47-51.[5]诸葛健,王正祥编.工业微生物实验技术手册[M ].北京:中国轻工业出版社,19941[6]蔡勇.碱性纤维素酶高产菌株的筛选及其基因的克隆与表达[D].杨凌:西北农林科技大学,2005.Mutagenesis of Alkaline Cellula se High -pr oducingB acillus Stra in sp.CY123CAI Yong 1,Ayimuguli 2(1.Ex periment Center of Northwest University for Nationalities ,Lanzhou G ansu 730030,China ;2.Life Science and En gi 2neering College of Northwest Univers ity for Nationalities ,Lanzhou G ansu 730030,China )[Absteact]A st rain of Bacill us sp.CY123which could produce endo 21,42β2glucanase was mutagenized byUV and N TG ,gave a cellulase yield of 53.86U/mL which was 4ti mes as t hat of origi nal st rai n.Result s UV f N TG 6%[K y ];y f zy ;;B Y 23showed that the optimum irradiation time was our minutes and the b est c onc entration w as 0.0.e word s cellulase activit o en me mutagenesis acillu s sp.C 1。
多模态融合技术综述
多模态融合技术综述1.引言1.1 概述概述：多模态融合技术是一种将不同类型的信息融合在一起，以获得更全面、准确和可靠的结果的技术。
它通过集成多种传感器（例如图像、语音、文本等），利用各种模态之间的互补优势，达到更好的数据表达和分析效果。
近年来，随着物联网、人工智能和大数据等技术的飞速发展，多模态融合技术已经在各个领域得到了广泛应用。
它在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域具有重要的研究和应用价值。
在计算机视觉领域，多模态融合技术可以将图像和文本进行融合，实现更准确的图像分类和检索。
例如，通过将图像和相关的文本描述进行融合，可以提高图像搜索的准确性和效率。
在自然语言处理领域，多模态融合技术可以将文本和语音进行融合，实现更准确的自然语言理解和生成。
例如，通过将文本和语音的信息进行融合，可以提高语音识别和机器翻译的质量和效果。
此外，多模态融合技术还可以应用于智能交通、医疗诊断、智能家居等领域。
通过将不同传感器获取的信息进行融合，可以提供更全面、准确和精细化的服务和决策支持。
然而，多模态融合技术也面临一些挑战。
例如，不同模态之间的数据融合和表示方法的选择、模态间的异构性和不确定性、数据量的大和维度的高等问题都是需要解决的难题。
总的来说，多模态融合技术在各个领域具有广阔的应用前景，但还需要进一步研究和探索，以克服其中的挑战，实现更好的多模态智能分析和决策。
1.2文章结构1.2 文章结构本文总共分为三个主要部分，即引言、正文和结论。
每个部分的内容如下：1. 引言：1.1 概述：本部分将介绍多模态融合技术的定义和基本概念，引出本文的研究背景和意义。
1.2 文章结构：本部分将对整篇文章的结构进行说明，包括各个章节的主要内容和组织方式。
1.3 目的：本部分将阐述本文撰写的目的和意图，明确研究问题和探讨的重点。
2. 正文：2.1 多模态融合技术概述：本部分将详细介绍多模态融合技术的基本原理和方法，探讨其在多个领域中的应用情况，并总结已有研究成果和进展。
《2024年多模态深度学习综述》范文
《多模态深度学习综述》篇一一、引言随着信息技术的飞速发展，数据呈现出多元化、异构化的特点，这为人工智能的深度学习带来了新的挑战与机遇。
多模态深度学习正是在这一背景下兴起的新型技术，其能处理多种不同类型的数据（如文本、图像、音频、视频等），并且结合不同模态间的信息交互来提高处理和分析的准确率。
本文将对多模态深度学习进行综述，分析其原理、技术发展以及应用现状。
二、多模态深度学习的基本原理多模态深度学习是指利用深度学习技术对来自不同模态的数据进行联合建模和特征提取的过程。
其基本原理包括数据预处理、特征提取、信息融合和模型训练四个步骤。
首先，对来自不同模态的数据进行预处理，包括数据清洗、格式转换等；然后，利用深度学习技术对每种模态的数据进行特征提取；接着，通过信息融合技术将不同模态的特征进行整合；最后，通过模型训练得到多模态联合模型。
三、多模态深度学习的技术发展多模态深度学习的技术发展经历了从早期简单的多模态特征融合到现在的深度多模态联合建模的过程。
早期的方法主要依赖于手工设计的特征提取方法，而随着深度学习技术的发展，现在的方法更多地依赖于深度神经网络进行特征提取和联合建模。
此外，随着技术的发展，多模态学习的应用场景也在不断扩大，从最初的图像和文本处理扩展到语音识别、视频理解等多个领域。
四、多模态深度学习的应用现状多模态深度学习在各个领域都得到了广泛的应用。
在图像处理领域，多模态深度学习可以结合文本信息进行图像理解；在语音识别领域，可以利用多模态技术提高语音识别的准确率；在自然语言处理领域，可以利用图像或视频等多模态信息进行语义理解和文本生成。
此外，在智能家居、自动驾驶、人机交互等领域也有广泛的应用前景。
五、多模态深度学习的挑战与展望虽然多模态深度学习取得了显著的成果，但仍面临一些挑战。
首先，如何有效地融合不同模态的数据是一个重要的问题。
不同模态的数据具有不同的特征和表示方式，如何将它们有效地融合在一起是一个难题。
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I 异构数据交换综述 摘要 本文介绍了异构数据交换的基本概念和研究现状，阐述了异构数据的特点，阐明了异构数据交换的方式与相关技术，并对异构数据交换的前景做出了展望。
关键词：异构数据，数据交换，数据集成，XML A Review of Heterogeneous Data Exchange Abstract This paper introduces the basic concepts of heterogeneous data exchange and research status, describes the characteristics of heterogeneous data, illustrates the way the exchange of heterogeneous data and related technologies, and prospects for the exchange of heterogeneous data .
Key Words:Heterogeneous data,Data exchange,Data Integration,XML
目录 II
1 引言 ..................................................................... 1 2 研究现状 ................................................................. 1 3 异构数据分析 ............................................................. 2 3.1 异构数据 ............................................................................................................................ 3 3.2 冲突分类 ............................................................................................................................ 3 4 异构数据交换方式 ......................................................... 6 4.1 异构数据的发布 ................................................................................................................ 7 4.2 异构数据的集成 ................................................................................................................ 7 4.3 交易自动化 ........................................................................................................................ 8 5 异构数据交换的方法与技术 ................................................. 8 5.1 基于XML的异构数据交换技术 ..................................................................................... 9 5.2 本体技术 .......................................................................................................................... 11 5.3 Web Service技术.............................................................................................................. 12 6 展望 .................................................................... 12 参考文献 .................................................................. 14 1
1 引言 自计算机诞生以来，人类积累了丰富的数据资源。计算机网络的普及，使得数据资源的共享成为一个热门话题。然而，由于时间和空问上的差异，人们使用的数据源各不相同，各信息系统的数据类型、数据访问方式等也都千差万别。这就导致各数据源、系统之问不能高效地进行数据交换与共享，成为“信息孤岛”。用户在具体应用时，往往又需要将分散的数据按某种需要进行交换，以便了解整体情况。如，跨国公司的销售数据是分散存放在不同的子公司数据库中，为了解整个公司的销售情况，则需要将所有子系统的数据集中起来。为了满足一些特定需要，如数据仓库，数据挖掘等，也需要将分散的数据交换集中起来，以达到数据的统一和标准化。异构数据的交换问题由此产生，受到越来越多人的重视。 用户在进行数据交换时，面对的数据是千差万别的。产生数据差异的主要原因是数据的结构和语义上的冲突。异构数据不仅指不同的数据库系统之间的异构，如Oracle和SQL Server数据库，还包括不同结构数据之间的异构，如结构化的数据库数据和半结构化的数据。源数据可以是关系型的，也可以是对象型的，更可以是Web页面型和文本型的。因而，要解决数据交换问题，一个重要的问题就是如何消除这种差异。随着数据的大量产生，数据之间的结构和语义冲突问题更加严重，如何有效解决各种冲突问题是数据交换面临的一大挑战。 异构数据交换问题解决后，才会对其他诸如OLAP、OLTP、数据仓库、数据挖掘、移动计算等提供数据基础。对一些应用，如数据仓库的建立，异构数据交换可以说是生死牧关。数据交换质量的好坏直接影响在交换后数据上其他应用能否有效进行。数据交换后，可以减小由于数据在存储位置上分布造成的数据存取开销；避免不同数据在结构和语义上差异造成的数据转换引起的错误；数据存放更为精简有效，避免存取不需要的数据；向用户提供一个统一的数据界面等。因此，数据交换对信息化管理的发展意义重大。 2 研究现状
异构数据交换技术的研究始于七十年代中期，至今已有三十年多了。数据库的异构问题已经引起了各数据库厂家及许多数据库专家的注意。各数据库厂商积极参与国际标准的制定，他们新推出的产品都能支持统一的数据库语言、FAP，API标准。它们的产品有的还留有支持新标准的余地，有的则采用了便于向国际标准过渡的形式。经过十几年对异构数据问题的探索和研究，人们已取得了不少成果，提出了许多解决异构数据交换的策略及方法，但就其本质可分成四类： 1.使用软件工具进行转换 2
一般情况下，数据库管理系统都提供将外部文件中的数据转移到本身数据库表中的数据装入工具。比如Oracle提供的将外部文本文件中的数据转移到Oracle数据库表的数据装入工具SQL Loader，Powersoft公司的PowerBuilder中提供的数据管道(Data Pipeline)。 这些数据转移工具可以以多种灵活的方式进行数据转换，而且由于它们是数据库管理系统本身所附带的工具，执行速度快，不需要ODBC支持，在机器没有安装ODBC的情况下也可以方便地使用。 但是，使用这些数据转换工具的缺点是它们不是独立的软件产品，必须首先运行该数据库产品的前端程序才能运行相应的数据转换工具，通常需要几步才能完成，且多用手工方式进行转换。如果目的数据库不是数据转换工具所对应的数据库，数据转换工具就不能再使用。 2.利用中间数据库的转换 由于缺少工具软件的支持，在开发系统时可使用“中间数据库”的办法，即在实现两个具体数据库之间的转换时，依据关系定义、字段定义，从源数据库中读出数据通过中间数据库灌入到目的数据库中。 这种利用中间数据库的转换办法，所需转换模块少，且扩展性强，但缺点是在实现过程中比较复杂，转换质量不高，转换过程长。 3.设置传送变量的转换 借助数据库应用程序开发工具与数据库连接的强大功能，通过设置源数据库与目的数据库两个不同的传送变量，同时连接两个数据库，实现异构数据库之间的直接转换。这种办法在现有的数据库系统下扩展比较容易，其转换速度和质量大大提高。 4.通过开发数据库组件的转换 利用Java等数据库应用程序开发技术，通过源数据库与目的数据库组件来存取数据信息，实现异构数据库之间的直接转换。通过组件存取数据，关键是数据信息的类型问题，若源数据库与目的数据库对应的数据类型不相同，必须先进行类型的转化，然后双方才能实施赋值。 异构数据交换问题，实质上就是：一个应用的数据可能要重新构造，才能和另一个应用的数据结构匹配，然后被写进另一个数据库。它是数据集成的一个方面，也可以说是数据集成众多表现形式中的一种。 3 异构数据分析
异构数据交换的目标在于实现不同数据之间的数据信息资源，设备资源，人力资源的合并和共享。因此，分析异构数据，搞清楚异构数据的特点，把握住异构数据交换过程中的核心问题，是十