结构化方法:异构数据模型映射的创新途径 (2010)
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更新于2024-08-11
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本文探讨了"基于结构的异构数据模型映射方法研究"这一主题,发表于2010年的哈尔滨商业大学学报(自然科学版)第26卷第1期。论文作者赵凤芝、王振雷、刘学爽和饶平来自大庆石油学院计算机与信息技术学院,他们针对数据建模过程中源模型和目标模型描述之间的异构性问题进行了深入研究。
异构性是模型映射中的主要挑战,因为不同的数据模型可能具有不同的结构和语义。为了克服这种困难,作者提出了一种新颖的方法,即基于模型结构的映射策略。首先,他们通过对模型结构特征进行抽象分析,将复杂的模型表示为树形结构,这是一种直观且易于处理的形式。树形结构使得模型的层次关系和组成部分清晰可见,有助于理解和比较不同模型的相似性。
通过计算源模型和目标模型在树形结构上的相似度,作者构建了一种映射规则,这些规则可以有效地发现两者之间的对应关系。这种方法的优点在于它不仅提供了模型转换的理论指导,还能确保在实际应用中数据集成的准确性和一致性。换句话说,它为模型之间的数据迁移提供了有效的方法,减少了由于结构差异导致的数据丢失或不一致的风险。
论文的关键点集中在以下几个方面:
1. **源模型与目标模型的异构性**:这是研究的起点,强调了这种差异如何影响模型映射的复杂性。
2. **树形结构的使用**:作为一种模型表示形式,树形结构有助于简化异构性问题,便于识别和比较模型的相似性。
3. **相似度计算**:通过量化模型结构的相似性,为找到有效的映射关系提供了量化标准。
4. **模型映射方法**:基于结构的映射方法提供了一种实用且可靠的解决方案,适用于实际的数据集成场景。
5. **应用价值**:该方法不仅可以指导模型转换的实施,而且能验证映射关系的正确性,从而确保数据转换的质量。
这篇论文深入研究了如何利用模型结构特征来解决异构数据模型间的映射问题,为数据集成和模型转换提供了一种实用的理论基础和技术支持。对于从事数据管理、系统集成和模型转换的科研人员以及实际应用者来说,这是一种有价值的研究成果。
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