基于异构数据融合的数据库智能集成方法

目前研究的数据库智能集成方法存在的集成精度低、集成时间长、数据失效率高、集成效果差等问题，该文研究了一种基于异构数据融合的数据库智能集成方法。采用权重平均法、D-S证据理论法和投票表决法实现复杂的异构数据融合，对来自不同数据源的多方数据进行协同处理，减少数据库数据的冗余现象，综合互补数据信息，明确数据间的关联性，便于提取协同信息。并通过建立公共模型、明确查询处理器的查询分配，确立数据库的关系模式，便于数据库的管理，同时制定详细的数据查询流程，以快速且准确地响应用户查询需求，完善数据库的集成功能，并促进异构数据融合技术的进一步发展和应用。实验结果表明，基于异构数据融合的数据库智能集成方法能够有效提高集成精度，缩短集成时间，降低数据失效率。