互联网异构数据按需集成：数据服务聚合代数

“支持异构数据按需集成的数据服务聚合代数” 本文是一篇研究论文，发表在《计算机工程与应用》2017年第53卷第15期，主要探讨了如何应对互联网上异构、动态且缺乏统一语义规范的数据集成问题。作者团队包括张博、温彦、陈明和陈婷婷，分别来自山东科技大学矿业与安全工程学院、计算机科学与工程学院以及国网青岛供电公司。 在互联网环境中，数据来源广泛且类型多样，包括结构化和半结构化的数据。然而，这些数据具有高度自治性，数据源的变化快速，可控性低，同时缺乏充足的语义信息和统一的语义标准，这给数据的整合带来了巨大挑战。传统的数据集成方法难以有效处理这种异构性和动态性，也无法满足用户按需和个性化的数据需求。 为了解决这一问题，文章提出了“支持异构数据按需集成的数据服务聚合代数”。数据服务是一种将数据抽象为服务的形式，它能够提供对数据的按需访问和个性化集成。通过数据服务聚合代数，可以构建一个灵活的框架，以适应不断变化的数据环境，并满足不同用户的需求。这种方法可能包括对数据源的抽象、数据转换、数据融合以及基于用户需求的服务组合等步骤。 数据服务聚合代数的核心在于其代数结构，它允许对数据服务进行操作，如合并、过滤、投影等，类似于关系代数中的操作。这种代数模型能够系统地描述和执行复杂的数据集成任务，确保在处理异构数据时的高效性和准确性。 论文可能还深入讨论了如何设计和实现这个代数模型，以及如何利用它来优化数据集成过程。可能涉及到的技术包括元数据管理、数据服务质量评估、服务发现和选择策略等。此外，为了验证所提出的理论，通常会进行实验评估，展示在实际场景中数据服务聚合代数的有效性和性能。 这篇论文对解决互联网上的异构数据集成问题提出了创新性的解决方案，通过数据服务聚合代数，为数据的按需集成提供了理论基础和实用工具，有助于提升数据的可访问性和利用率，对于大数据管理和分析领域具有重要的实践意义。