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异构数据源集成技术研究的中期报告
本中期报告主要介绍了异构数据源集成技术的研究进展以及未来的研究方向。异构数据源集成指的是从不同种类、不同结构、不同表达方式的数据源中，将数据组合成一个统一的数据集，以便于进行数据挖掘、分析等任务。
目前，异构数据源集成技术主要包括以下几个方面的研究：
1.语义集成：通过对异构数据源进行语义分析，建立数据源之间的语义映射关系，从而实现数据的语义一致性。
2.结构集成：在数据源结构不同的情况下，通过对数据进行转换、整合等方法，实现数据结构的统一。
3.过程集成：异构数据源集成过程中，需要考虑数据源访问的效率、数据安全等方面的问题，因此需要研究相关的过程集成技术。
4.质量集成：异构数据源的质量和可靠性是数据集成的基础，因此需要对数据源的质量进行评估和管理，以确保集成数据的质量和准确性。
未来研究方向：
1.跨域数据源集成：针对企业等组织中存在不同领域、不同行业等的数据源，需要研究跨域数据源的集成。
2.大规模数据源集成：随着大数据时代的到来，需要能够处理大规模异构数据源集成的技术。
3.自适应数据源集成：针对不同数据源的变化和动态性，需要研究能够自适应调整的数据源集成方法。
4.多维数据集成：对于具有不同属性、不同维度的数据源，需要研究跨维度的集成方法。
总之，异构数据源集成技术是数据集成领域的重要研究方向，未来需要更加深入地研究和探讨。