企业级异构数据集成框架研究

论文摘要

随着网络和分布式应用的发展和普及,大量的异构数据源应运而生。为了更好的利用这些资源,人们迫切需要解决这些异构数据源的集成问题。本文在回顾这方面的研究现状的基础上,主要引入本体概念来实现异构数据集成,本体的使用有利于解决数据集成中的语义异构问题,这是其它数据集成技术很难实现的。针对异构数据集成中语义集成的难点,给出了基于本体的集成方法,通过利用本体描述数据库来解决语义的问题。针对三种不同应用情况,本文分别给出了三种相应的数据集成方法。论文的主要工作包括以下方面:基础理论研究:首先给出了数据集成的基本步骤,然后提出了一个四层模式的数据集成系统框架。在此框架下,使用RDQL语言和联接查询作为数据查询的工具进行查询,并推广了联接查询的使用范围,使之能应用于对本体的查询。基于全局本体的数据集成:为所有的数据源建立一个全局本体,再为每个数据源建立一个局部本体,同时定义本体与本体、本体与数据源之间的映射,然后基于对本体的推理结果进行全局查询语句的分解,生成针对不同数据源的查询语句以实现统一访问。异构数据集成:主要研究基于本体的在异构数据库中进行数据挖掘的框架。并详细论述了在该框架中全局本体和挖掘主题本体的建立过程以及在此基础上数据仓库构建过程给出了一个具体的方法,对数据抽取的方式作了简单的分析。为了提高系统效率,采用了缓冲数据库的方法,并且给出了数据缓冲的方式。基于局部本体的数据集成:描述了一个基于本体的方法,用于解决分布式异构环境下的数据集成问题,详细讨论了元数据表述、分布式本体映射、查询的机制。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 1 引言
• 1.1 论文的研究背景、选题依据及研究意义
• 1.1.1 论文的研究背景和选题依据
• 1.1.2 论文的研究意义
• 1.2 论文的研究内容、研究现状及存在问题
• 1.2.1 论文的研究内容
• 1.2.2 研究现状及存在问题
• 1.3 论文主要工作和结构
• 1.3.1 论文的主要工作
• 1.3.2 论文的结构
• 2 异构数据集成及相关概念
• 2.1 企业级异构数据简介
• 2.1.1 企业级数据异构的概述
• 2.1.2 异构数据集成的特点
• 2.2 本体相关概念
• 2.2.1 Ontology 的定义
• 2.2.2 Ontology 的分类
• 2.3 本体描述语言
• 2.3.1 本体描述语言简介
• 2.3.2 RDF 与RDF Schema
• 2.3.3 本体推理
• 3 基于本体数据集成的基本框架
• 3.1 基于本体数据集成的主要过程
• 3.2 系统架构
• 3.2.1 单本体方法
• 3.2.2 多本体方法
• 3.2.3 混合本体的方法
• 3.3 查询描述
• 3.3.1 联接查询
• 3.3.2 RDQL 语言
• 3.4 本章小结
• 4 面向企业应用的数据集成
• 4.1 企业应用集成简介
• 4.1.1 企业应用集成背景
• 4.1.2 企业应用集成概念
• 4.1.3 EAI 解决方案的模式
• 4.2 数据集成在EAI 中的地位与作用
• 4.2.1 数据集成在EAI 中的地位
• 4.2.2 数据集成在EAI 中的作用
• 4.3 数据集成过程
• 4.3.1 建立局部本体
• 4.3.2 建立全局本体
• 4.3.3 查询分解
• 4.3.4 查询转换
• 4.3.5 返回结果
• 4.4 基于连接查询的数据集成技术
• 4.5 本章小结
• 5 面向主题和面向决策支持的集成
• 5.1 数据挖掘简介
• 5.1.1 传统数据挖掘
• 5.2 异构数据挖掘
• 5.2.1 异构数据挖掘背景
• 5.2.2 异构数据挖掘技术现状
• 5.3 面向主题的数据集成
• 5.3.1 体系结构
• 5.3.2 主题本体的创建
• 5.3.3 数据抽取分析
• 5.3.4 缓冲数据库
• 5.4 本章小节
• 6 面向虚拟企业的数据集成
• 6.1 虚拟企业简介
• 6.1.1 虚拟企业的背景
• 6.2 数据集成在虚拟企业中的地位和作用
• 6.2.1 数据集成在虚拟企业中的地位
• 6.2.2 数据集成在虚拟企业中的作用
• 6.3 虚拟企业中基于本体的数据集成过程
• 6.3.1 系统体系结构
• 6.3.2 建立局部数据源的本体及本体之间其映射
• 6.3.3 查询过程
• 6.3 本章小节
• 7 展望及结束语
• 7.1 本文工作总结
• 7.2 未来工作展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文目录