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一种基于本体的异构数据集成方法
一.引言
随着信息化趋势不断深入，数据资源也随之呈现出了爆发式的增长。这种趋势对于数据集成和综合的需求也愈加剧烈，为了能够完成数据的整合，在面对大量异构数据的时，使用基于本体的数据集成方法的技术方案应运而生。本文将就基于本体的异构数据集成方法进行探究和分析。
二.基于本体
在知识表示方案中，基于本体的方法是应用最广泛的一种手段。其以概念和实体为基础，利用一种类似于XML的语言来描述领域事物间的语义关系，最终得到了包含有领域知识的形式化模型。基于本体的数据集成方法可以解决异构系统间复杂关系导致数据一致性维护及查询的困难性等问题。
基于本体的数据集成方法是利用本体描述异构数据来源，将不同数据源之间存在的语义映射为本体的概念和实体，进而完成数据的有效集成。借助于基于本体的方法，可以轻松的通过语义的一致性来解释异构数据间的关系，简化了数据的扩展和维护。
三.异构数据集成方法
无论是在企业中还是在科学研究领域中，数据存储的方式都存在着异构性。为了能够解决异构数据间的集成问题，需要采用一些特殊的技术手段。异构数据集成方法是一种自动将多个异源数据集合并为一个集合的技术，这种集成是通过识别和利用多个来源的数据集之间的关系来实现的。
(一)局部语义匹配方法
局部语义匹配方法使用数据元素的语义信息来进行匹配，它们找到了异构数据之间的重叠部分，从而实现了数据的集成。该方法侧重于数据之间的相似性匹配，采用了诸多文本相似性度量算法，如余弦相似性和欧几里得距离等，最终，通过聚合的方式将各数据集集成在一起。
(二)全局语义匹配方法
全局语义匹配方法采用的是概念对概念的匹配，即将两个概念相互匹配，为此，需要规划匹配策略和算法，使用本体表示数据，解决了数据间的异构性问题。该方法可以特别注意整个数据源间的相似性匹配，它使用的本体为每个数据源提供了一个相同的框架。
(三)模型驱动方法
模型驱动方法对异构数据源进行建模，并使用这些模型来构建中间数据层。该方法可以实现数据的存储、维护和查询等，同时也可以将各模型相融合来降低数据的复杂度。模型驱动方法基于本体的模型，能够更好地描述每个数据源的特性，最终，通过可重用的方式，将异构数据源集成在一起。
四.基于本体的异构数据集成方法应用实例
为了更好地理解基于本体的异构数据源集成，我们可以从具体的实例来进行讲解。
(一)图书馆系统中的数据源集成
图书馆系统是一个很好的实例，可以通过图书馆的书目文件，网上公共数据、个人图书馆之间的信息共享等方案，在图书馆系统中实现异构数据源集成。在这里，使用本体来描述图书馆系统的领域知识，数据源可以使用各种不同种类和不同来源的图书目录库，通过匹配书目文件的信息共享，最终实现数据的集成，使得读者的检索工作更加便捷。
(二)企业业务系统数据源集成
企业业务系统同样也是基于本体的异构数据集成的典型应用之一。企业中存在大量不同的业务数据源，每个业务数据源都会包含大量不同的数据表以及各种各样的属性。为了跨越异构数据源的壁垒，使用本体来表示企业的数据资源与规则，能够将企业各阶段、各业务系统间的数据进行综合统一，并使得企业对大量异构数据的使用变得更加简单和方便。
五.总结与展望
本文主要分析了基于本体的异构数据源集成方法，从基于本体的理论出发，对现有的几种主要的异构数据源集成方法进行了整体介绍。随着大数据时代的到来，异构数据间的数据集成将是未来数据应用的一个重要的发展方向。在以后的图书馆系统和企业系统中，基于本体的异构数据源集成将会成为比较主流的技术方案。
未来，与数据源集成领域的相关研究将会更加深入，异构数据源集成方法和技术依旧是关注的焦点和热点，将需要运用更多的分析方法和技术手段，继续深入研究和实践，为企业和个人提供更加可靠、高效、安全和可扩展的数据集成服务。