基于RCM的异构数据源集成统一数据模型

论文摘要

随着计算机及网络技术的快速发展,各企业单位开发了大量的软硬件平台各异的应用系统,在各种应用系统下又积累了丰富的数据资源,如数据库中的结构化数据、文件系统中的非结构化数据、WEB系统中的半结构化数据等,这些数据资源由于软硬件平台各异、数据模型各异而形成了异构数据。为了不造成应用系统的重复建设和数据资源的浪费,企业单位迫切需要集成这些地理上分布、管理上自治、模式上异构的异构数据源,建立在数据源逻辑层上统一的访问界面,实现异构数据的分布式共享。 本文简要介绍了目前异构数据集成研究中所面临的问题及相应的解决方案,提出了一种基于RCM的异构数据源统一数据模型的集成方法。首先,将目标异构数据源用公共模型重新表达,并计算网络模型中概念间的相似度,以消除冗余数据。随之重新构建异构数据源的内部语义关系和外部语义关系,更

论文目录

• 第一章 前言
• 1.1 研究背景
• 1.2 异构多数据源系统的研究现状
• 1.2.1 主要研究问题
• 1.2.2 研究现状
• 1.3 数据模型发展的介绍
• 1.3.1 各种异构数据本身的数据模型
• 1.3.2 目前为解决异构数据集成而提出的公共数据模型
• 1.4 公共数据模型的选取
• 第二章 RCM网络概念模型
• 2.1 RCM网络概述
• 2.2 从XML文档构建RCM网络
• 2.2.1 定义RCM网络节点
• 2.2.2 定义RCM网络弧
• 2.2.3 定义关联RCM网络弧的标签
• 2.3 由E/R模式构建RCM网络
• 2.3.1 定义RCM网络节点
• 2.3.2 定义RCM网络弧和标签
• 第三章 数据源间性质的推导
• 3.1 同义词和多义词
• 3.2 子网相似
• 3.3 内涵信息库
• 3.3.1 元模式
• 3.3.2 元操作
• 第四章 构建全局数据表达
• 4.1 构建步骤
• 4.2 关键过程与函数
• Root'>4.2.1 过程Create_Root
• Node'>4.2.2 函数Merge_Node
• Arcs'>4.2.3 过程Merge_Arcs
• Coefficients'>4.2.4 过程UPdate_Coefficients
• Sub-nets'>4.2.5 过程Merge_Sub-nets
• 4.3 示例
• 第五章 E-RCM网络逻辑模型
• 5.1 外延集成算法
• Node Instances'>5.2 过程Construct_Node Instances
• 5.3 过程Merge EArcs
• 第六章 结果分析
• 6.1 LSPD误差对数据源间性质的稳定性分析
• 6.2 正确性与完备性
• 6.3 时间和空间复杂度
• 第七章 原型
• 第八章 结论与展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读学位期间发表的学术论文目录