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基于本体的异构数据集成研究与实现的中期报告
一、研究背景和意义
随着互联网技术的发展和普及，越来越多的数据被产生和存储。这些数据来源于不同的应用系统、不同的组织和不同的数据集，例如各种企业应用、社交网络、传感器、传统数据库系统等。这些数据通常以异构的形式存在，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。为了更好地利用这些数据，需要将它们整合在一起构成一个整体，形成一个共享的数据资源池。但是，由于数据来源不同、格式不同、语义不同等原因，数据集成成为一个复杂而具有挑战性的问题。
基于本体的异构数据集成技术可以解决这一问题。本体是对某一领域中的知识进行形式化表示的一种方法，可以描述实体、关系和概念之间的语义关系，从而实现对不同数据源之间语义信息的匹配和整合。本体可以为数据集成提供一个通用的共享概念体系和语义规范，使得不同数据源之间的差异被减少甚至被消除，从而提高数据集成的质量和效率。
本研究拟基于本体技术，研究和实现异构数据集成，以目标领域中具有代表性的数据源为例，将其整合成一个统一的数据资源池，为数据分析和挖掘提供支持。
二、研究内容和进展
本研究的研究内容主要包括本体的构建、本体匹配和数据集成。
1.本体的构建
本体的构建是异构数据集成的重要前置工作。本体的构建需要涉及领域概念的提取和归纳分析、本体类和属性的定义和层次结构的划分等方面。本研究中，采用了多种方法，包括基于本体学习的方法和基于领域专家知识的方法，来构建目标领域的本体。已完成了目标领域中若干关键概念的本体构建。
2.本体匹配
本体匹配是基于本体的数据集成的关键步骤之一。本体匹配需要将不同数据源中有关联语义信息映射到本体中相应的概念和关系上去，以便于数据的集成和查询。本研究中，采用了基于语义相似度的本体匹配方法，结合领域专家的知识，提高本体匹配精度和效率。已完成了目标领域中若干数据源的本体匹配。
3.数据集成
数据集成是基于本体的数据集成的最后一步。通过数据库或其他数据源中的数据提取器，将数据集成到一个统一的数据资源池中，以供后续分析和挖掘。在数据集成过程中，需要解决一系列技术难题，如数据清洗、数据转换和数据融合等。本研究中，采用了多种数据集成技术，包括基于规则的方法、基于本体的方法和基于数据挖掘的方法。已完成了目标领域中若干数据源的数据集成。
三、研究计划和展望
下一步，本研究将继续开展以下工作：
1.完成目标领域本体的构建和本体匹配，将更多数据源集成到数据资源池中。
2.探索更加有效的数据集成技术和方法，如基于深度学习的方法。
3.开展实验和应用研究，验证本体在异构数据集成中的效果和应用价值。
综上所述，本研究将为异构数据集成提供一种基于本体的解决方案，为数据融合和分析提供更加广泛和深入的支持。