作者:
曹虎
关键词:
异构数据集成； 模式映射； 机器学习； FLSD； XMLHDIM；
摘要:
信息化建设不断地深入使人们对现存各种异构数据的共享与交换需求不断增强。因此就需要一种有效的方案来解决异构环境中的数据共享与交换,以使各系统之间构成一个开放协同的软件环境来高效完成各项工作和业务决策。针对这一需求,本文结合“黑龙江省企业和企业法定代表人信用档案系统”这一具体项目对异构数据库集成相关技术进行了深入研究。本文首先对异构数据库集成各种相关技术的作用及其优势与不足进行了讨论。然后对异构数据集成中的关键技术模式映射进行了深入研究,提出了FLSD模式映射方法,FLSD方法在LSD方法的基础上增加了一个反馈机制,使机器学习系统能够动态学习工作过程中产生的新知识,不断提高系统的匹配正确率与完全率。此外,FLSD还增加了一个基于约束的学习器,该学习器弥补了被LSD方法原有学习器忽略的模式元素特征信息,使系统匹配准确率进一步获得提升。本文结合FLSD方法,设计了XMLHDIM中间件系统,其采用的Lav模式集成方式使系统具备了较好的可扩展性;XMLHDIM系统使用FLSD方法进行模式匹配,这使得模式匹配工作的自动化有了较大的提高,降低了人工匹配的工作量,提升了模式匹配的工作效率。最后将FLSD方法应用到了“黑龙江省企业和企业法定代表人信用档案系统”中,在该系统实际运行的基础上,对FLSD方法的工作性能进行了实验。实验结果表明FLSD方法能够较大地提升模式映射的匹配准确率与完全率,使模式匹配工作的自动化程度进一步提高。基于机器学习的FLSD方法对异构数据库集成中间件技术的理论与实践具有现实指导意义。
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