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偶与吃货
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有图片的,这里发不了图片,满意我的论文加分后联系我,我发给你。  基于关系数据库的模式匹配技术研究  摘 要 随着 网络 技术的 发展 ,信息处理需要对大量的、异构的数据源的数据进行统一存取,多源异构数据的集成 问题 就显得十分重要。而模式匹配是数据集成领域的一个基本技术。文章提出一种解决关系数据库语义冲突问题的模式匹配技术,以实现异构数据的共享与互操作。  关键词 数据集成;模式匹配;语义冲突  1 引言  随着 计算 机及网络技术的快速发展,网络上的各种信息以指数级爆炸性增长,成为了一个巨大的信息库,同时各 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。这样就形成了成千上万个异构的数据源,多为传统的关系数据库数据。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,使各数据源间的互操作变得复杂。为了更好地利用这些异构信息,以及不造成企业应用系统的重复建设和数据资源的浪费,模式匹配技术吸引了众多关注。本文针对模式匹配过程中存在的语义冲突进行分类,并提出了相应的解决策略,以达到异构数据源的共享和互操作。  2 模式匹配中的冲突问题  在数据集成领域中,由于数据源系统多是独立开发,数据源是相对自治的,因此描述数据的数据模型或存储结构经常会出现模式的不一致,数据源的自治性和数据源模式的异构性使数据源在共享和互操作上存在了语义冲突。这些正是模式匹配的焦点问题,它们形式上的性质使得人们很容易想到要用模式匹配去解决逻辑、语义和知识的描述问题。  对于描述模式匹配中的语义冲突有两种较有代表性的分类[4]。第一种分类将冲突分为异类冲突、命名冲突、语义冲突和结构冲突。第二种分类主要是对第一类异类冲突概念的一个细致的改进,但和其它分类仍有细微的不同,它把异类冲突看作是语义不一致的一类(如语义冲突),把冲突分为命名冲突、域冲突、元数据冲突、结构冲突、属性丢失和硬件/软件不同。  模式匹配是一项复杂而繁重的任务,所能集成的数据源越来越多,上述冲突情况也会越来越普遍,想解决所有的模式冲突是不现实的。本文主要解决关系数据模式之间的语义冲突。  3 模式匹配中的语义冲突  本文所提出的模式匹配 方法 是根据关系数据库的特点设计的。关系数据库中关系的基本单位是属性,属性本身就包含着语义信息,因此异构数据源语义相似性就围绕着数据源模式中的属性来进行,并在匹配的过程中解决异构数据源模式之间的一系列语义冲突。  1 语义匹配体系结构  本文提出的语义匹配体系结构采用数据集成中的虚拟法数据集成系统的典型体系结构,采用将局部模式匹配到全局模式的语义匹配体系结构,自下而上地建立全局模式。首先进行模式转化,消除因各种局部数据模式之间的差异所带来的 影响 ,解决各种局部模式之间的语义冲突等,然后在转化后的模式的基础上进行模式匹配,其主要手段是提供各数据源的虚拟的集成视图。  数据仍保存在各数据源上,集成系统仅提供一个虚拟的集成视图和对该集成视图的查询的处理机制。系统能自动地将用户对集成模式的查询请求转换成对各异构数据源的查询。在这种体系结构中,中间层根本不实际存储数据,当客户端发出查询请求时,仅是简单地将查询发送到适当的数据源上。由于该方法不需要重复存储大量数据,并能保证查询到最新的数据,因此比较适合于高度自治、集成数量多且更新变化快的异构数据源集成。  本文中的语义匹配的体系结构如图1所示。  2 关系数据库模式中语义冲突问题分类及其解决策略  大多数数据库系统提供了一套概念结构来对现实世界的数据进行建模。每一个概念结构被认为是一个类型,它可以是一种复杂类型或一种基本类型。类型和它所表示的数据间的联系就称为语义[3]。  在关系数据库中,一个关系模式是一个有序对(R,c),其中R为模式所指向的关系(表)的名称,而c则为具有不同名称的属性的有限集。同时,属性也是一个有序对(N,D),其中N为属性的名称,而D则为一个域。可以看出关系模式的基本单位是属性。属性本身就包含着语义信息,因此模式语义相似性就围绕模式中的属性来进行,并在模式匹配的过程中解决异构数据库模式之间的一系列语义冲突。  根据语义的定义,在关系数据库系统中,语义系统是由模式、模式的属性、模式中属性之间的联系和模式间的属性之间的联系构成。这里将语义分为3级:模式级、属性级和实例级。下面将异构模式中存在的语义冲突问题进行了分类,并阐述了各种语义冲突的解决策略:  1)模式级冲突  (1)关系命名冲突。包括关系名同义词和关系名同形异义词。前者进行换名或建立关系名同义词表以记载该类冲突;后者进行换名或建立关系名同形异义词表以记载该类冲突。  (2)关系结构冲突。分为包含冲突和相交冲突。包含冲突是指在含义相同的两个关系 R1 和 R2 中一个关系的属性集是另一个的属性子集。相交冲突是指两关系属性集的交不为空,我们用 attrset 代表关系的属性集。对包含冲突:①如果两个关系的属性集相同即attrset(R1)=attrset(R2),则合并这两个对象,Merge(R1, R2)into R3;②如果 attrset(R1) attrset(R2),则 attrset(R2')=attrset(R2)-attrset(R1),attrset(R1') = attrset(R1);③对相交冲突:通常概括语义进行如下解决:generalize(R1,R2)其中 attrset(R3)=attrset(R1)∩attrset(R2), attrset(R1')= attrset(R1)-attrset(R3);attrset(R2')=attrset(R2)-attrset(R3)。  (3)关系关键字冲突:两个含义相同的关系具有不同的关键字约束。包括候选关键字冲突和主关键字冲突。解决候选关键字冲突的 方法 是,将两关系的候选关键字的交集作为两关系的候选关键字;解决主关键字冲突的方法是,从两关系的公共候选关键字中选一个分别作为两关系的主关键字。  (4)多对多的关系冲突:两个数据库中用不同数量的关系来表达现实世界的相同语义信息,就产生了多对多的关系冲突,这种冲突分3种:一对多,多对一和多对多。解决方法是在表示相同语义信息的数据库中关系之间建立映射来表示多对多的关系。  2)属性级冲突  (1)属性命名冲突:分属性名同义词冲突和属性名同形异义词。前者的解决方法是,换名或建立属性名同义词字典;后者的解决方法是,换名或建立属性名同形异义词字典。  (2)属性约束冲突:分属性类型冲突和属性长度冲突两种。当在两个相关的关系R1和R2的属性N1和N2具有不同的属性类型时,就发生属性类型冲突。解决方法是在全局模式中将发生属性类型冲突的属性统一到某种属性类型。对属性长度的解决方法是,在全局模式中将发生属性长度类型冲突的属性对统一定义为最大者就可。  (3)多对多的属性冲突:两个数据库中的关系分别用不同数量的属性来表达现实世界中相同的语义信息时,就发生了多对多的属性冲突,这种冲突分3种:一对多,多对一和多对多。解决方法是在表示相同语义信息的数据库中关系的属性之间建立映射来表示这种多对多的关系。  3)实例级冲突  (1)不兼容关系实例冲突:当含义相同的数据项在不同的数据库中存在不一致的数据值时就发生了不兼容关系实例冲突。其解决方法是:将关系实例的最近修改作为关系实例冲突部分的值,但不能保证数据的正确性。  (2)关系实例表示冲突:关系实例表示冲突是指用不兼容的符号、量纲和精度来表示相关关系实例中等价的数据元素,主要包括表达冲突、量纲冲突和精度冲突。表达冲突是指在两个相关的关系R1和R2中含义相同的属性N1和N2具有不同的数据表达时,这种冲突使用语义值的概念来解决,即将表示同一概念的多种表达在全局数据中进行统一即可。量纲冲突是指在两个相关的关系R1和R2和中含义相同的属性N1和N2具有不同的量纲表示。量纲冲突也可以语义值加以解决,解决过程如下:分别定义发生量纲冲突的局部数据源的语义值模式和语义值说明,然后再定义全局数据模式中相应的语义值模式和语义值说明,将发生量纲冲突的属性值在全局模式中进行统一。精度冲突是指在两个相关的关系 R1 和 R2 中含义相同的属性具有不同的精度。其解决方法是在全局模式中将发生精度冲突的数据项定义为最高精度即可。  4 总结  本文针对异构数据源管理自治和模式异构的特点,提出了数据源集成模式匹配的体系结构,制定了匹配策略, 研究 了基于语义的模式匹配过程。以关系模式为 参考 模式,对异构数据源关系模式间可能存在的语义冲突 问题 进行了分类,并阐述了解决这些语义冲突的策略。  参考 文献  [1] Bergamaschi S, Castano S, Vincini M Semantic Integration of Semistructured and Structured Data Sources [J] SIGMOD Record, 1999, 28(1): 54-  [2] Li W, Clifton C, Liu S Database Integration Using Neural Network: Implementation and Experiences [J] Knowledge and Information Systems, 2000, 2(1)  [3] Reddy M P, Prasad B E, GReddy P A Methodology for Integration of Heterogeneous Databases [J] Information System, 1999,24(5)  [4] Rahm E,Bernstein PA Survey of Approaches to Automatic Schema Matching[J] The International Journal on Very Large Data Bases (VLDB),2001,10(4):334-  [5] 孟小峰,周龙骧,王珊数据库技术 发展 趋势[J]软件学报,2004,15(12):1822-1835  [6] 邓志鸿,唐世渭,张铭,等Ontology研究综述[J]北京大学学报( 自然 科学 版),2002,38(5):730-738  [7] 郭志鑫基于本体的文档引文元数据信息抽取[J]微 计算 机信息,2006,22(6-3)  相关文献:  基于XML的多数据库系统集成数据模型 - 华中科技大学学报:自然科学版 - 卢晓蓉 陈传波 等  基于CORBA和XML的多数据库系统研究 - 郑州轻工业学院学报:自然科学版 - 张素智,钱慎一,卢正鼎,  集成数据库和文件系统的多数据库事务模型 - 华中理工大学学报 - 卢正鼎 肖卫军  基于主动规则对象的分布式多数据库系统集成 - 小型微型计算机系统 - 胡华,高济,  基于CORBA的多数据库系统 - 计算机科学 - 石祥滨 张斌  基于XML的文件系统与多数据库系统的集成 - 小型微型计算机系统 - 卢正鼎 李兵 等  基于CORBA/XML的多数据库系统的研究与实现 - 计算机研究与发展 - 卢正鼎 李兵 等  多数据库系统集成平台CMDatabase体系结构 - 计算机工程 - 魏振钢 郭山清 贾忠伟  多数据库系统的数据模式集成与查询处理 - 电脑开发与应用 - 陶世群  数据库网格:基于网格的多数据库系统 - 计算机工程与应用 - 任浩 李志刚 肖侬  高校学生收费系统基于多数据库系统集成的一种实践 - 昆明冶金高等专科学校学报 - 杨滨生,蒋涛勇,张中祥,谢静静,  基于RDBMS的地理信息集成数据库系统 - 计算机工程 - 江崇礼 王丽佳 等  基于CORBA的异构数据库系统集成模型的研究 - 现代计算机:下半月版 - 陈刚  基于分布式对象技术的多数据库系统 - 计算机工程与科学 - 韩伟红 隋品波  基于CORBA的多数据库系统互操作技术 - 计算机科学 - 肖明,肖毅,
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张小电1301

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wo洒脱小姐

期刊2版是,为了提升国内的学术氛围,从长远看是必要的。数学类:数学学报、数学进展、数学年刊、应用数学学报、高校应用数学学报。物理学类:物理学报、高能物理与核物理、天文学报、半导体学报、金属学报。化学类:化学学报、高等学校化学学报、化工学报。生物类:植物生理与分子生物学学报、动物学报、遗传学报、生物化学与生物物理学报。相关如下期刊调整其实从去年开始就有动向,不过到五月开始以知网为主导才开始正式执行。对于整个学术发展来说肯定是好处多多,一版两千多字 许多作者为了便宜把文章删的面目全非,内容空洞。当然有利就有弊,随着起发版面调整,价格水涨船高,发表难度也增大,以后连普刊都越来越不好发了。生物类:植物生理与分子生物学学报、动物学报、遗传学报、生物化学与生物物理学报 地理类:地理学报、地理研究、地理科学, 计算机技术类:计算机学报、软件学报、计算机研究与发展, 电子、电工、自动化类:自动化学报、电子学报、电工技术学报,材料科学类:无机材料学报、中国稀土学报、材料研究学报,体育类:中国运动医学杂志。在职称评审或者毕业论文的要求中,对字数的要求是非常明确的,比如要求文章字数不少于3000字,3000字是一个底限要求,一般只要文章字数在底限要求之上就都是符合要求的,所以发表论文,无论是期刊还是相关要求,对字数都是有要求的,作者一定要两方面都要考虑到。

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雪莉小姐的

人们把客观存在的事物以数据的形式存储到计算机中,经历了对现实生活中事物特性的认识、概念化到计算机数据库里的具体表示的逐级抽象过程,即现实世界-概念世界-机器世界三个领域。有时也将概念世界称为信息世界;将机器世界称为存储或数据世界。 一、三个世界 1、现实世界 人们管理的对象存于现实世界中。现实世界的事物及事物之间存在着联系,这种联系是客观存在的,是由事物本身的性质决定的。例如学校的教学系统中有教师、学生、课程,教师为学生授课,学生选修课程并取得成绩。 2、概念世界 概念世界是现实世界在人们头脑中的反映,是对客观事物及其联系的一种抽象描述,从而产生概念模型。概念模型是现实世界到机器世界必然经过的中间层次。涉及到下面几个术语: 实体:我们把客观存在并且可以相互区别的事物称为实体。实体可以是实际事物,也可以是抽象事件。如一个职工、一场比赛等。 实体集:同一类实体的集合称为实体集。如全体职工。注意区分"型"与"值"的概念。如每个职工是职工实体"型"的一个具体"值"。 属性:描述实体的特性称为属性。如职工的职工号,姓名,性别,出生日期,职称等。 关键字:如果某个属性或属性组合的值能唯一地标识出实体集中的每一个实体,可以选作关键字。用作标识的关键字,也称为码。如"职工号"就可作为关键字。 联系:实体集之间的对应关系称为联系,它反映现实世界事物之间的相互关联。联系分为两种,一种是实体内部各属性之间的联系。另一种是实体之间的联系。 3、机器世界 存入计算机系统里的数据是将概念世界中的事物数据化的结果。为了准确地反映事物本身及事物之间的各种联系,数据库中的数据必须有一定的结构,这种结构用数据模型来表示。数据模型将概念世界中的实体,及实体间的联系进一步抽象成便于计算机处理的方式。 数据模型应满足三方面要求:一是能比较真实地模拟现实世界;二是容易为人所理解;三是便于在计算机上实现。数据结构、数据操作和完整性约束是构成数据模型的三要素。数据模型主要包括网状模型、层次模型、关系模型等,它是按计算机系统的观点对数据建模,用于DBMS的实现。 1 层次模型 若用图来表示,层次模型是一棵倒立的树。在数据库中,满足以下条件的数据模型称为层次模型: ① 有且仅有一个结点无父结点,这个结点称为根结点; ② 其他结点有且仅有一个父结点。 根据层次模型的定义可以看到,这是一个典型的树型结构。结点层次从根开始定义,根为第一层,根的子结点为第二层,根为其子结点的父结点,同一父结点的子结点称为兄弟结点,没有子结点的结点称为叶结点。 2 网状模型 在现实世界中,事物之间的联系更多的是非层次关系的,用层次模型表示非树型结构是很不直接的,网状模型则可以克服这一弊病。网状模型是一个网络。在数据库中,满足以下两个条件的数据模型称为网状模型。 ① 允许一个以上的结点无父结点; ② 一个结点可以有多于一个的父结点。 从以上定义看出,网状模型构成了比层次结构复杂的网状结构。 3 关系模型 在关系模型中,数据的逻辑结构是一张二维表。 在数据库中,满足下列条件的二维表称为关系模型: ① 每一列中的分量是类型相同的数据; ② 列的顺序可以是任意的; ③ 行的顺序可以是任意的; ④ 表中的分量是不可再分割的最小数据项,即表中不允许有子表; ⑤ 表中的任意两行不能完全相同。 个人版权,请勿复制

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