异构数据分解算法：三元组模型的转化与应用

本文主要探讨了"异构数据分解为三元组的分解算法及转换规则"这一主题，针对沙特国王大学学报发表的研究。作者Mrityunjay Singh和S.K.Jain来自印度国立技术学院，他们针对数据空间系统的需求，提出了一个创新的方法。数据空间系统的目标是处理高度异构的数据源，包括数据库、网页、XML、深网和文件等，而三元组模型因其灵活性、强大性和通用性被选为合适的数据模型。 三元组模型是基于分解理论构建的，它将各种数据形式转化为一系列的三元组集合，这是一种统一的数据表示方式，能够将结构化、半结构化和非结构化数据整合在一个单一的框架内。论文的核心贡献是提出了一种将异构数据模型分解为三元组模型的算法，这个算法基于分解理论，并设计了一套转换规则，用于将各种数据模型标准化为三元组形式。规则被划分为针对不同类型数据（结构化、半结构化和非结构化）的具体操作步骤。 论文强调了传统数据集成方法的局限性，如复杂性、效率问题以及对特定格式的依赖。相比之下，数据空间方法提供了更为简洁且通用的解决方案，通过"即用即付"的方式集成异构数据，旨在克服这些问题。作者已经验证了他们的算法和转换规则的有效性，通过将不同的数据模型应用于实际数据集，展示了方法的实用性和适用性。 值得注意的是，这篇研究是开放获取的，遵循Creative Commons BY-NC-ND许可协议，这意味着读者可以自由地使用和分享文章内容，但需遵守特定的条件。沙特国王大学在此次研究中扮演了同行评审的角色，而该研究的出版则由Elsevier负责。文章的DOI为<http://dx.doi.org/10.1016/j.jksuci.2014.03.017>，提供了深入理解异构数据管理和整合的关键洞察。