基于實(shí)例聚類的數(shù)據(jù)庫模式匹配方法研究.pdf

1、隨著近些年信息技術(shù)的飛速發(fā)展使得數(shù)據(jù)庫成為數(shù)據(jù)管理的重要工具,但由于不同行業(yè)和不同部門間描述數(shù)據(jù)的方式和方法不同,要實(shí)現(xiàn)這些大量的異構(gòu)的數(shù)據(jù)共享成為了當(dāng)今數(shù)據(jù)集成領(lǐng)域廣泛研究的熱點(diǎn)。數(shù)據(jù)集成的首要步驟就是要實(shí)現(xiàn)模式匹配,即數(shù)據(jù)模式元素之間的語義對應(yīng)關(guān)系,因此本課題研究模式匹配對于數(shù)據(jù)挖掘具有重要意義。
　　已提出的模式匹配方法多數(shù)是基于模式信息來實(shí)現(xiàn)的,但從評估結(jié)果來看任何方法都遠(yuǎn)遠(yuǎn)達(dá)不到100％的準(zhǔn)確率,并且在模式信息不明確或者

2、有沖突的情況下這些方法經(jīng)常受到限制。通過對現(xiàn)有方法的分析本文提出一種利用模式信息輔助實(shí)例信息聚類的數(shù)據(jù)庫模式匹配方法—DSMIC(DatabaseSchemaMatchingbasedonInstancesClustering),該方法分為三大模塊,即預(yù)處理模塊、聚類處理模塊、映射生成模塊。其中,在預(yù)處理模塊中利用經(jīng)典的遺傳算法對模式信息進(jìn)行處理生成候選匹配集合;在聚類處理模塊中提出一種改進(jìn)的K-Means聚類算法將候選匹配集合中模式元