CWM元数据推理框架：解决一致性问题的方法

本文主要探讨了"基于CWM的元数据的形式化推理框架研究"。CWM（Common Warehouse Metamodel）是一种广泛应用于数据仓库领域中的元模型，它旨在提供一个通用的标准来描述和组织数据，以便于不同组织间的共享和集成。然而，由于创建元数据时涉及到多个组织的经验和观点差异，往往会遇到一致性问题，如数据描述的不一致性和冗余性。这些问题在传统的CWM元模型和图形化的用户呈现方式下难以自动化检测，因为图形表示缺乏精确的语义支持。 作者赵晓和黄志球针对这一挑战，提出了一种新的方法，即利用描述逻辑这一描述性逻辑家族的子集来形式化处理CWM元模型和元数据。描述逻辑是一种强大的工具，它允许对概念和属性进行精确的定义，以及通过推理规则来检查和验证模型的合理性。首先，他们分析了CWM元模型和元数据的特性，然后将这些特性映射到描述逻辑中，构建了一个适合推理的形式化框架。 在这个框架中，作者可能定义了专门的描述语言和规则来表示CWM的概念结构，包括实体、属性、关系以及它们之间的约束条件。通过这个形式化语言，可以执行各种推理操作，如一致性检查、兼容性判断和冗余消除，从而自动发现并解决元数据中的潜在问题。 具体步骤可能包括： 1. 定义描述逻辑词汇：建立CWM元模型的术语集，包括类、属性、谓词等，并为其赋予明确的描述逻辑表达式。 2. 构建推理规则：设计推理规则，如一致性规则、唯一性规则，确保元数据遵循CWM的规范。 3. 实现推理引擎：开发一个能够根据描述逻辑推理规则执行自动化的推理过程的软件工具。 4. 应用到实际场景：将该框架应用到实际的元数据管理系统中，用于监控和改进元数据的质量。 通过这种方法，研究人员能够提高元数据的一致性和有效性，减少由组织间信息描述差异引发的问题，从而提升整个数据仓库系统的性能和可靠性。这项工作的成果对于推进元数据管理标准化和自动化具有重要意义，对IT专业人士理解如何更好地管理和优化数据仓库架构具有实践价值。