神经网络在异构数据库语义集成中的应用

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"《Semantic Integration in Heterogeneous Databases Using Neural Networks》是关于利用神经网络在异构数据库中实现语义集成的研究论文。该方法旨在解决不同数据库中等价属性匹配的问题,通过提取并表达信息的语义,将这些语义作为元数据,并识别语义上等价的数据元素。研究提出了一种结合分类器和神经网络的流程,自动发现等效数据元素匹配的知识,而非预先编程。" 在这篇论文中,作者Wen-Syan Li和Chris Clifton探讨了在整合异构数据库时遇到的关键挑战——语义集成。异构数据库通常包含来自不同来源、结构各异的数据,因此,确定哪些字段指向相同的信息是一项关键任务。信息的意义可能体现在数据库模型、概念模式、应用程序或数据内容中。 集成过程首先涉及从这些不同的源提取语义,然后将语义表达为元数据。元数据是描述数据的数据,它有助于理解和管理信息的含义。接下来,论文提出使用一个分类器对属性进行分类,依据是它们的字段规范和数据值。这个分类器有助于理解属性的特征和上下文。 然后,引入神经网络来识别相似的属性。神经网络是一种模仿人脑工作原理的计算模型,能够学习并识别模式。在这种情况下,神经网络被训练以学习从元数据中“发现”的等效数据元素匹配规则,而不是依赖于预设的匹配逻辑。这种自学习的方法增加了系统适应性和灵活性,使其能处理更复杂的语义关系。 1. 引言部分指出,联邦数据库开发中的一个主要问题是语义集成,即找出等价字段的等价性。传统的解决方案往往需要手动定义匹配规则,这种方法不仅耗时,而且难以应对不断变化和扩展的数据环境。 2. 方法论上,论文提出的方法包括两个阶段:属性分类和神经网络训练。分类阶段利用特征来区分不同的属性,而神经网络训练阶段则通过学习元数据中的模式来自动识别潜在的匹配。 3. 应用场景可能包括跨组织的数据共享、大数据分析和信息融合,这些都需要有效地集成和理解来自多个异构源的数据。 4. 论文可能还涵盖了实验结果和评估,展示神经网络在实际数据集上的性能,以及与传统方法相比的优势。 通过这种方式,神经网络技术的应用为语义集成提供了一种自动化和自适应的解决方案,降低了人工干预的需求,提高了数据集成的效率和准确性。这种方法对于处理大规模、复杂和动态的异构数据环境尤其有价值,可以促进更有效的数据管理和决策支持。