基于邻接距离的属性动态聚类算法

基于邻接距离属性动态聚类算法采用能综合反映属性名称相似性和语义相似性的“邻接距离”,提高了属性匹配的准确率;以类内损失、类间损失之和最小化为准则,使用动态聚类算法对相似属性进行匹配,不需要设置聚类参数,避免了人为造成的误差。     

一种基于概念模型的数据集成框架研究

提出了一种基于概念模型的数据集成方法,对总体的数据集成系统框架进行了构建,对概念模型的描述方法、模型间关系、以及系统中不同层次间的映射进行了介绍。最后对基于概念模型的集成策略进行了设计。通过这一系统可以支持对全局概念和各个数据源的建模,并通过有效的推理机制完成对多数据源的集成。