提升异构数据库属性匹配精度：基于数据类型转化的方法

在当前的研究背景下，论文"异构数据库中不同数据类型属性的匹配研究"由张闯和刘万军两位作者针对辽宁工程技术大学电子与信息工程系和软件学院的团队合作完成。该研究主要关注的是在异构数据库环境中，如何有效地处理和解决由于数据类型差异导致的属性匹配问题。异构数据库是指在硬件平台、网络协议和操作系统层面存在多样性的同时，数据的语义也存在差异的数据库系统。 传统的属性匹配方法，无论是基于规则的方法还是基于BP神经网络的策略，通常依赖于元数据和属性值的特征来进行相似性判断。然而，当遇到不同数据类型表示的属性时，这种直接比较方式失去了意义，因为不同类型的数据可能需要不同的处理和比较方法。因此，作者提出了一种新的策略，将数据类型划分为三大类别：相同或相似类型的数据可以直接进行匹配，而不同类型的数据则需要先进行转化，如数值型与字符串型的转换，以便进行有意义的比较。 这种方法的优点在于提高了属性匹配的准确性和效率，能够更好地适应异构环境下的数据特性。关键词包括异构数据库、语义集成、属性匹配、数据类型以及BP神经网络，反映出研究的核心关注点。论文的中图分类号为TP311，文献标识为A1，强调了其在数据库理论和技术领域的学术价值。 作者指出，随着互联网的发展，信息集成的需求日益增长，异构数据库集成的关键在于解决数据语义异构问题，特别是相同语义对象在不同数据库间的识别难题。属性匹配作为实体匹配的基础，是实现数据集成的重要步骤。然而，现有的方法存在不足，如未能充分处理数据类型差异带来的挑战。 因此，这篇论文的贡献在于提出了一种创新的策略，旨在解决异构数据库中不同类型属性的匹配问题，以期为异构数据库的语义集成提供更有效的方法。通过深入研究和实践，该研究有望推动异构数据库技术的发展，提高数据管理和应用的效率。