SKM:模式结构与匹配知识驱动的高效模式匹配模型

SKM（Schema and Reused Knowledge Based Matching Model）是一种创新的模式匹配模型，旨在解决现有基于模式结构方法的局限性。模式匹配作为获取不同模式间语义关联的关键技术，在数据挖掘、数据集成、电子商务消息映射等领域发挥重要作用。传统的模式匹配方法主要有两种：一是依赖有限待匹配模式信息，这可能导致结果受限，需要领域专家的干预；二是基于模式信息集或实例集的模式匹配，虽能利用更多数据，但对训练数据集和初始规则的依赖较大。 SKM模型的独特之处在于它结合了模式结构信息和已有匹配知识。首先，模型借鉴神经网络元之间的影响力机制，实现了语义匹配推理，通过理解模式元素间的潜在联系进行深度语义解析。这种设计使得模型能够处理复杂的数据，减少人工干预的需求。其次，模型利用已有匹配知识，动态调整不确定阈值区间，自动确定匹配阈值，提高了匹配的准确性和效率。这种方法降低了对人为设置阈值的依赖，降低了匹配过程的复杂性。 此外，SKM还提供了一种简单的方法来确定模式元素之间的匹配关系，通过自适应式迭代模型，进一步精细化已有匹配知识。这意味着模型能够随着数据和场景的变化持续优化，增强了其在实际应用中的鲁棒性和灵活性。实验结果显示，SKM模型在处理各种数据集和场景下表现出良好的性能，证明了其实用性和有效性。 SKM模型不仅解决了模式结构方法的局限性，还引入了知识重用和语义推理的概念，提升了模式匹配的智能化水平。这对于推动数据处理的自动化和准确性，尤其是在大数据环境下，具有重要的理论价值和实践意义。在未来的研究和应用中，这种模型有望成为模式匹配领域的主流方法。