多源异构数据库的集成的研究
多源异构数据融合的方法研究及应用
多源异构数据融合的方法研究及应用随着互联网的发展和信息技术的普及，越来越多的数据产生和存储在不同的系统和平台中，这些数据有可能是结构化数据，如关系型数据库，也有可能是非结构化或半结构化数据，如文本、图片、音频、视频等。
由于数据来源和格式的多样性，企业在分析和利用数据方面面临很多难题。
多源异构数据融合技术应运而生，它可以将来自不同系统和平台的数据进行整合，形成一张全局视图，为企业提供更准确和全面的数据分析和应用支持。
一、多源异构数据的特点1.来源多样化。
多源异构数据有可能来自不同的系统和平台，如关系型数据库、文本、图片、音频、视频等。
2.格式不一致性。
由于数据来源的多样性，数据的格式也存在着差异，如数据的结构、记录、字段名、编码、精度等方面。
3.数据质量不可靠。
由于数据来源的不确定性和数据收集的不完全性，数据的质量可能会存在着各种问题，如重复、缺失、错误、无效、不一致等。
4.数据量庞大。
多源异构数据的规模通常很大，可能存在着海量的数据，需要进行有效的存储、管理和分析。
二、多源异构数据融合的方法1.数据预处理。
在数据融合之前需要对原始数据进行预处理，包括数据清洗、去重、存储、标准化等。
数据清洗可以将无效数据或异常数据进行删除或修复；去重可以避免重复数据的出现；存储可以选择适当的数据存储格式和机制以便于后续的数据访问和管理；标准化可以将不同格式或表示的数据转换成一致的形式。
2.数据集成。
数据集成是将原始数据进行整合，以便于生成一张全局视图。
数据集成的核心就是实现数据的对齐和匹配，将不同数据源中的相应数据元素进行匹配和对齐，以便于构成一个全视图。
数据集成的方式可以有两种，即逻辑集成和物理集成。
逻辑集成是指通过一定的方式来定义数据元素之间的关系，物理集成是指将数据元素存储到同一个物理位置下。
3.数据匹配。
数据匹配是数据融合过程中最关键和难点的一个环节，主要是对数据元素进行对齐和匹配，以便于生成全局视图。
数据匹配一般由两个步骤组成，一是对数据元素进行规范化处理，二是对数据元素进行相似度计算和匹配。
多源异构数据融合技术研究及应用
多源异构数据融合技术研究及应用随着信息化技术的快速发展，各种异构数据源的产生与积累日益增加。
这些异构数据的特点是数据结构、类型、格式、存储方式等各异，存在数据冗余和不一致性问题。
如何将这些异构数据源进行有效的融合，提取有价值的信息成为了当前研究的热点之一、多源异构数据融合技术可以有效地解决这些问题，具有广泛的应用前景。
数据预处理是多源异构数据融合的第一步，其目的是对原始数据进行规范化处理和清洗，以确保数据的一致性和完整性。
常见的预处理方法包括数据清理、数据转换、数据集成和数据归档等。
数据清理主要是对数据进行去噪、去冗余和去错误等操作，以减小对后续数据处理的干扰。
数据转换是将不同数据源中的数据进行统一编码，方便数据融合过程中的比较和匹配。
数据集成是将不同数据源的数据进行整合，以便后续的数据挖掘和分析。
数据归档则是将数据按照一定的规则进行分类和存储，方便以后的查找和利用。
数据集成是多源异构数据融合的核心环节，其目的是将不同数据源中的数据进行统一整合，以便后续的数据挖掘和分析。
数据集成的方法主要包括模式匹配、实例匹配和决策合并等。
模式匹配是将不同数据源中的数据按照一定的规则进行匹配，以找到相同或相似的数据元素。
实例匹配是将不同数据源中的数据按照一定的规则进行比较和匹配，以找到相同的数据实例。
决策合并则是将不同数据源中的决策结果进行整合，以得到更准确和可靠的决策结果。
数据挖掘是多源异构数据融合的最终目标，其目的是从融合后的数据中提取有价值的信息和知识。
数据挖掘的方法主要包括分类、聚类、关联规则和时序分析等。
分类是将融合后的数据划分为不同的类别，以便进行有针对性的分析和处理。
聚类则是将融合后的数据按照一定的规则进行分组和归类，以便发现数据之间的关联性和相似性。
关联规则是寻找融合后的数据中的关联关系和规律，以便预测未来的行为和趋势。
时序分析则是对融合后的数据进行时间序列的分析和预测，以便预测未来的动态变化。
多源异构数据的有效整合技术研究
多源异构数据的有效整合技术研究随着信息技术的不断发展和互联网的普及，社会各个领域产生的数据呈现出多样化和异构化的特点。
这些数据分布在不同的来源和格式中，使得数据整合成为了一项具有挑战性的任务。
多源异构数据的有效整合技术的研究旨在解决数据的一致性、完整性和可用性等问题，以便更好地利用这些数据为决策提供支持。
本文将从数据整合的必要性、存在的问题以及有效整合技术的研究方向进行探讨。
1. 数据整合的必要性在现代社会，各个领域产生的数据种类繁多，包括结构化数据（如数据库中的表格）、半结构化数据（如XML文件）、非结构化数据（如文本、图片、视频等）。
这些数据来源各异，格式不尽相同。
因此，对这些数据进行整合是必要的。
数据整合可以消除数据冗余，减少数据存储和管理的成本。
同时，通过整合多源异构数据，我们可以获得更全面、更准确的信息，为决策提供更有力的支持。
2. 多源异构数据整合存在的问题在进行多源异构数据整合时，我们面临着一系列的挑战和问题。
首先，不同的数据源可能使用不同的编码方式和数据标准，导致数据的格式不兼容，难以进行统一的整合。
此外，数据的质量、可靠性和一致性也是需要解决的问题。
由于数据可能来自不同的来源，其质量和可靠性存在差异，这会影响整合后数据的质量。
此外，由于数据整合涉及多个不同的数据源，数据的一致性也需要被保证，以避免不一致的数据对分析和决策的影响。
3. 数据整合技术的研究方向为了解决多源异构数据整合所面临的问题，研究者提出了一系列的技术和方法。
以下是一些主要的研究方向：3.1 数据匹配与集成数据匹配是多源异构数据整合中的关键环节。
数据匹配的目标是找到不同数据源中相似或相对应的数据元组，以便进行有效的整合。
数据匹配可以基于相同的数据上下文、语义映射、机器学习等方法进行。
数据集成则将匹配后的数据进行合并，形成一个一致且完整的数据集合。
3.2 数据转换与映射由于多源异构数据的格式不同，数据的转换与映射是实现数据整合的另一个重要环节。
多源异构数据集成技术研究
多源异构数据集成技术研究随着信息时代的到来，数据量的快速增长使得如何有效地集成和处理多源异构数据成为了亟待解决的问题。
为了满足不同用户的需求，从不同的数据源中获取有用的信息，人们开始关注如何将多个数据源中的数据集成，形成一个完整的数据集。
本文将对多源异构数据集成技术进行分析研究，探讨其发展历程、现状、解决方案及未来趋势等问题。
发展历程数据集成作为信息获取和分析的关键技术，早在上世纪80年代就引起了广泛关注。
当时主要采用的是数据仓库技术，即先将不同数据源的数据导入到一个以主题为单位的数据仓库中，然后再进行处理。
但这种方法对于数据实时性要求较高的场景来说，效率较低。
随着互联网和Web技术的发展，数据源的形式更加多样，如何进行数据集成成为了一个更加重要并且复杂的问题。
2001年，美国信息技术研究机构Gartner提出了企业级级应用集成（EAI）的概念，初步解决了多个应用系统之间数据共享的问题。
不过EAI仍面临着诸多挑战，如数据格式不同、语义不一致等问题，这使得研究者们开始关注如何解决异构数据的集成问题。
现状分析现在数据集成技术普遍采用的是基于Web的数据集成方法，常用的有Web服务、XML和Ontology等技术。
其中Web服务技术作为一种轻量级的技术，无需安装客户端即可使用，便于交互式应用程序的开发，逐渐成为了数据集成的主流技术。
Web服务数据集成的实质是将各个数据源以Web服务接口的形式暴露出来，同时根据需要执行数据转换和业务逻辑的处理。
这种方式对于异构数据集成有很大的优势，支持灵活的应用程序开发。
Ontology技术是另一种解决异构数据集成的重要技术。
通过构建或提取数据源的本体，将不同数据源之间的语义差异抽象成一致的概念，从而实现数据集成。
Ontology技术能够有效提高数据集成的精度，同时减少对数据源结构和格式的依赖。
解决方案在多源异构数据集成过程中，存在诸多问题，例如数据源复杂性、数据格式不同、数据语义不一致、数据安全性等等。
多源异构数据融合与集成方法研究
多源异构数据融合与集成方法研究随着互联网和技术的发展，我们每天都面临着大量的数据。
这些数据来自不同的来源和格式，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
如何融合和集成这些多源异构数据成为了一个重要的研究领域，可以为决策提供更全面、准确和可靠的信息。
多源异构数据融合与集成的目的是将来自不同源头的数据整合起来，使之成为一个统一的数据集。
这样做可以帮助提高数据的价值和意义，并进一步支持决策和分析。
但由于数据的多样性和异构性，数据融合与集成也面临着许多挑战。
首先，不同数据源的格式和架构可能是不一样的。
这导致了数据的差异性，使得数据难以直接进行对比和分析。
解决这个问题的方法之一是构建一个中间层，将不同数据源的数据映射为一个统一的数据模型。
这样可以使得数据之间具有一致的结构，进而实现数据集成和融合。
其次，数据的质量问题也是数据融合与集成中需要考虑的因素之一。
不同数据源的数据质量可能存在差异，包括数据的完整性、准确性和一致性等。
因此，对于不同数据源的数据进行质量评估和清洗非常重要。
通过清理和处理数据中的错误和冗余，可以提高数据的可信度和一致性。
此外，隐私和安全性也是数据融合与集成需要解决的问题之一。
在多源异构数据的融合过程中，可能涉及到个人隐私数据，如何保护这些数据的安全和隐私至关重要。
因此，在进行数据融合与集成时，需要采取合适的安全措施，确保数据的安全与隐私不会被泄露。
为了解决这些挑战，研究人员提出了许多多源异构数据融合与集成的方法。
其中一种常用的方法是基于规则的方法。
这种方法通过事先定义和设计一系列规则和转换操作，将不同数据源的数据进行转换和融合。
例如，可以编写脚本或程序来执行数据转换和匹配操作，以实现数据的集成。
另一种常见的方法是基于机器学习的方法。
这种方法利用机器学习算法和模型来学习和发现数据之间的关系和模式。
通过分析和挖掘数据的特征和规律，可以将不同数据源的数据进行融合和集成。
例如，可以使用聚类和分类算法来识别和归类相似的数据实体，然后将它们合并成一个统一的数据集。
多源异构数据的实时集成技术研究
多源异构数据的实时集成技术研究随着数据技术的发展，越来越多的组织和企业开始意识到数据管理的重要性，一些新的技术工具不断涌现，尤其是数据集成技术，可以帮助组织轻松地整合从不同数据源获取的数据。
对于多源异构数据，实时集成技术已经成为了解决方案之一。
什么是多源异构数据？多源异构数据是指来自多个数据源并且数据源类型不同的数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据。
这些数据可以来自不同的数据库、软件系统、传感器、API等各种数据源。
由于多源异构数据的特殊性，要实现数据集成需要一些复杂的数据整合技术。
传统的数据集成技术，如手动ETL（抽取、转换、加载），对于大规模的多源异构数据集成不太适用，因为它们需要耗费很多时间和人力。
实时集成技术是怎么做到的？实时数据集成技术是一种新的数据集成技术，它使组织能够在数据源中实时引入信息，将这些数据整合为一个清晰的视图。
这使得企业可以更好地管理和利用其大量分散的数据。
如果企业要赶上就-in-time的市场，例如交易、监控数据等，那么实时数据集成的能力是必不可少的。
实时数据集成遵循以下三个步骤：1. 数据抽取首先，数据的抽取是实时数据集成的第一步。
它需要从各种数据源中收集数据，并存储在一个中央位置中，以供后续的处理和分析。
数据抽取通常包括抽取与预处理，以及转换和流数据的压缩。
2. 数据转换数据转换是实时数据集成的第二步。
在这个步骤中，数据将进行规范化、加工和变换。
数据转换的过程可以帮助标准化不同的数据源，使之能够在同一平台上进行分析和处理。
另外，它还可以使数据更加易于理解和操作。
3. 实时数据存储实时数据存储是实时数据集成中最后一步。
这个步骤的目的是将处理好的数据实时地存储在一个访问点中。
企业可以随时到这个访问点中获取数据，并对故障进行恢复操作。
实时数据存储通常是在内存或硬盘上进行的。
实时数据集成技术的优势实时集成技术的实时性是其最大的优势。
给定一个大型企业，在传统的数据集成环境中，数据准备过程可能需要数周甚至数月时间，这将导致企业决策变得迟钝和不准确。
多源异构数据库的集成的研究
多源异构数据库的集成的研究作者：毛小燕孔玲爽来源：《电脑知识与技术·学术交流》2008年第16期摘要：本文简要介绍了在大型企业中普遍存在的多源异构数据库状况，及几种行之有效的数据集成方法，同时以一种用对照表完成结构差异较大的数据库数据转化方法为例，详细阐述了多源异构数据库数据转化和共享的思路。
关键词：多源异构数据库；数据集成；对照表中图分类号：TP311文献标识码：A文章编号：1009-3044(2008)16-21197-03Integrated Method and Application on Multi-source Heterogeneous DatabaseMAO Xiao-yan,KONG Ling-shuang(Hunan University of Arts and Science,College of Communication and Electric Engineering,Changde 415000,China)Abstract: The article briefly introduced the condition of multi-source heterogeneous database widely existed in the enterprises,and several effective methods of data integration. Simultaneously presented an example about the method of data exchange between different databases based on the comparison table,and detailedly illuminated the thoughts about the data exchange and share of multi-source heterogeneous databases.Key words:Multi-source heterogeneous database;Data integration Comparison;table数据库应用发展到今天，已有相当数量的企业积累了大量的、以不同形式存储的、依赖于不同的数据库管理系统的数据，如何共享这些数据信息，是企业进一步发展所需解决的问题。
面向多源异构数据的大数据融合与分析技术研究
面向多源异构数据的大数据融合与分析技术研究随着信息技术的发展，大数据已经逐渐成为了当今社会的一个热门话题。
在许多领域中，数据量不断增加，数据源不断增多，数据类型也日益多样化。
在这种情况下，如何实现多源异构数据的融合与分析成为了关键的问题，而面向大数据的融合与分析技术也因此成为了学术研究中的重大挑战。
一、背景和概述所谓多源异构数据，是指数据来源于多个不同的数据源，且这些数据源包含不同类型、格式和结构的数据。
这可能来自于不同的领域、不同的业务系统或不同的数据仓库。
因为这些数据是来自多个不同的来源，甚至使用不同的标准进行处理和计算，所以这些数据是相互独立的。
在这种情况下，为了提高数据利用率和数据分析的准确性，需要将多源异构数据进行融合与集成。
这将有助于增强信息处理效率、优化信息管理和提高信息利用率。
面向大数据的融合与分析技术，是一种有效的解决方案。
这种技术能够充分利用现有的数据，并且将这些数据进行有效的整合、转换和分析，以便更好地支持业务决策和管理活动。
这种技术还能够帮助组织更好地利用自己的数据资源，提高业务处理效率和准确性，减少常规操作中的错误处理和数据处理成本。
二、多源异构数据融合与集成多源异构数据融合与集成是一项复杂而关键的任务。
该任务需要考虑以下几个方面问题：1.数据的整合和转换不同数据源的数据一般具有不同的格式、结构、标准和元数据，因此需要进行数据整合和转换。
在数据整合过程中，需要根据不同数据源的要求，为数据进行格式和结构转换。
同时，还需要关注数据的完整性和一致性，确保数据的精确性和准确性。
2.数据的存储在进行数据融合和集成的过程中，需要涉及到数据的存储问题。
需要将不同数据源的数据存储在同一位置，并按照一定的规则进行存储和管理，以方便后续的数据分析和查询。
3.数据质量的保证在进行数据融合和集成的过程中，需要保证数据的质量。
这需要通过数据清晰、去重和数据校验等方式来实现。
同时，还需要考虑到数据的安全性和隐私问题。
多源异构数据集成与分析技术研究
多源异构数据集成与分析技术研究随着数据的快速增长和从多源获取数据的需求增加，多源异构数据的集成与分析成为了研究的热点。
多源数据指的是从不同的数据源中获取的数据，异构数据指的是具有不同的格式、结构和语义的数据。
多源异构数据的集成与分析技术涉及到数据的整合、匹配、转换和分析等过程。
多源异构数据的集成是将来自不同数据源的数据汇集到一起，建立一个整体的数据集。
数据源可以包括传感器、数据仓库、云存储等。
数据集成的关键是解决不同数据源之间的异构性问题，包括数据格式、结构和语义的不同。
数据格式的不同可以通过数据转换和规范化来解决；数据结构的不同可以通过数据结构映射和模式匹配来解决；数据语义的不同可以通过语义建模和语义对齐来解决。
此外，还需要考虑数据一致性和完整性等问题，确保集成的数据是准确可靠的。
多源异构数据的分析是对集成后的数据进行挖掘和分析，提取有价值的信息和知识。
数据分析包括数据清洗、数据挖掘、数据建模和数据可视化等过程。
数据清洗是清除噪声、异常值和缺失值等，保证数据的质量；数据挖掘是从数据中发现隐藏的模式、关联规则和异常等，提取知识和信息；数据建模是利用统计学和机器学习等方法，构建模型来预测和决策；数据可视化是将数据可视化为图形和图表，帮助用户理解和分析数据。
多源异构数据集成与分析技术面临着挑战和困难。
首先，不同数据源之间的异构性使得数据集成和分析变得复杂和困难；其次，大规模的数据集成和分析需要高效的算法和技术支持；再次，隐私和安全问题是需要考虑的重要因素，保护个人和机构的数据隐私和安全至关重要；最后，数据质量和一致性问题需要重视，保证数据的准确性和可靠性。
为解决这些挑战和困难，研究者们提出了一系列的方法和技术。
例如，数据转换和映射技术可以将不同格式和结构的数据转换成统一的格式和结构；语义建模和对齐技术可以将不同语义的数据进行统一的表示和对齐；数据清洗和质量评估技术可以清除噪声和异常值，提高数据的质量。
多源数据的异构信息融合研究
多源数据的异构信息融合研究随着互联网技术的发展以及物联网时代的到来，各种设备、平台、应用程序都在生成大量的数据。
这些数据虽然来源不同，但是都有一个共同的特点：异构。
异构数据往往具有不同的格式、数据库结构、数据内容及语义等差异，使得跨领域、跨平台的信息交互、集成、共享变得异常困难。
因此，如何针对这种异构数据的特点实现统一的数据集成与管理成为了一个非常重要的问题，而多源数据的异构信息融合就是其中的一个核心议题。
多源数据的异构信息融合，简单来说就是将多个不同来源的数据在一定的规则和条件下进行融合，形成一个具有相对完整的、高可信度的数据结构。
具体而言，这个过程就是通过将不同数据源中抽象和分离出的主题或特定领域的概念建立映射关系，使得从不同数据源中提取的信息能够进行有效的汇聚，进而形成一个具有全局代表性的信息资源组合。
多源数据的异构信息融合主要由以下几个步骤构成：第一步，进行数据源的选择。
在多个不同的数据源中，选择那些和当前任务相关联的数据源来进行数据融合。
这个过程需要考虑到数据源的可用性、数据源对任务的贡献度、数据源的价值等因素。
第二步，进行数据清洗和预处理。
可能会存在一些不符合标准的数据，需要对这部分数据进行清洗和预处理，以确保融合后的数据质量。
第三步，建立映射关系。
这个过程需要根据不同数据源中的主题或概念，建立它们之间的映射关系，使得融合后的数据能够达到一定的统一性和一致性。
第四步，进行数据整合。
在这个步骤中，需要将多个数据源中的数据进行适当的整合，以实现数据之间的对应和统一，进而形成一个整体的数据集合。
第五步，进行数据模型的定义。
这个步骤需要对整个融合后的数据进行逻辑上的归纳和总结，形成一个具有统一的逻辑结构的数据模型，这个模型应该能够体现整个数据集所包含的信息和含义，能够支持各种类型的应用程序。
最后一步，对融合后的数据进行分析和应用。
这个步骤就是利用整合后的数据进行各种类型的数据分析和应用开发。
多源异构数据融合与集成技术研究
多源异构数据融合与集成技术研究随着信息技术的快速发展，人们收集和生成的数据呈指数级增长。
这些数据来自不同的来源、不同的类型和不同的结构。
为了更好地利用这些多源异构数据，多源异构数据融合与集成技术应运而生。
本文将探讨多源异构数据融合与集成技术的研究现状、挑战和应用。
多源异构数据融合与集成技术旨在整合和统一多源异构数据，使之成为一个一致且可用的数据资源。
这种技术的关键在于如何处理来自不同源头的数据，如何处理不同类型的数据，以及如何处理不同结构的数据。
现有的多源异构数据融合与集成技术主要包括数据格式转换、数据匹配与映射、数据清洗与修复、数据融合与集成等。
通过这些技术手段，可以有效地解决异构数据的数据冗余、数据不一致、数据冲突等问题。
多源异构数据融合与集成技术的研究面临一些挑战。
首先，数据的多样性使得数据的融合与集成变得更加困难。
不同类型、不同结构的数据需要通过一定的技术手段进行转换和整合。
其次，数据的质量问题是一个重要的挑战。
由于数据的来源不确定性，数据可能存在错误、缺失、不一致等问题，需要通过数据清洗和修复技术进行处理。
此外，数据的隐私与安全问题也需要重视。
在数据融合与集成的过程中，需要保护个人隐私和数据的安全。
多源异构数据融合与集成技术在许多领域具有广泛的应用。
在医疗领域，不同医疗机构的数据可以通过多源异构数据融合与集成技术进行整合，用于进行患者健康情况的分析和预测。
在金融领域，多源异构数据可以用于风险评估和投资决策。
在交通领域，多源异构数据可以用于交通流量的预测和交通拥堵的控制。
在社交媒体领域，多源异构数据可以用于用户兴趣和行为分析。
在智能城市领域，多源异构数据可以用于城市规划和资源优化。
为了进一步推动多源异构数据融合与集成技术的发展，还需要进行进一步的研究和探索。
首先，需要研究更加高效的数据融合和集成算法，以提高数据的质量和效率。
其次，需要研究更加可靠的数据清洗和修复技术，以处理数据的错误和不一致性。
多源异构大数据集成处理技术的研究
多源异构大数据集成处理技术的研究引言随着大数据时代的到来，越来越多的企业、组织和个人需要处理不同来源和不同类型的数据。
这些数据通常分布在多个不同的数据源中，并且具有不同的数据格式、结构和语义。
因此，如何高效地集成和处理这些多源异构大数据成为了一项重要的技术挑战。
本文将探讨多源异构大数据集成处理技术的研究现状和发展趋势。
多源异构大数据集成处理技术概述多源异构大数据集成处理技术旨在将来自不同源头的数据进行有效地集成和处理，以便进行更深入的数据分析和应用开发。
这种技术需要解决以下挑战：1.数据源的异构性：不同数据源可能使用不同的数据格式、结构和语义，需要进行数据转换和映射。
2.数据质量的保证：不同数据源的数据质量可能存在差异，需要进行数据清洗和修复。
3.数据规模的处理：多源异构大数据往往具有庞大的数据量，需要使用高效的处理算法和技术来提高处理速度和效率。
为了解决这些挑战，研究者们提出了多种多源异构大数据集成处理技术。
数据关联和匹配技术在多源异构大数据集成处理中，数据关联和匹配是一项重要的任务。
数据关联的目的是将来自不同源头但具有相似语义的数据进行关联，以便进行更深入的数据分析。
数据匹配的目的是找到来自不同源头但具有相同语义的数据，以便进行一致性验证和冲突解决。
数据关联和匹配的技术包括传统的基于规则和知识的方法，如基于规则的相似性匹配、基于本体的数据关联等，以及基于机器学习和深度学习的方法，如基于神经网络的数据匹配、基于特征学习的数据关联等。
这些技术旨在根据数据的特征和上下文信息，自动地进行数据关联和匹配。
数据转换和映射技术在多源异构大数据集成过程中，不同数据源的数据往往存在格式和结构上的差异，需要进行数据转换和映射。
数据转换的目的是将一个数据源的数据转换成另一个数据源的数据格式，以便进行后续处理和分析。
数据映射的目的是根据数据的语义和上下文关系，将不同数据源的数据映射到相应的语义模型中。
数据转换和映射的技术包括基于规则和模式的转换和映射，如XSLT、XPath等，以及基于统计和机器学习的转换和映射，如基于最大熵和条件随机场的数据转换和映射等。
信息科学中的多源异构数据融合与整合研究
信息科学中的多源异构数据融合与整合研究引言：随着信息化时代的到来，数据的产生和蓬勃发展已经成为一种趋势。
然而，这些数据往往来自于不同的源头，格式各异，具有一定的异构性。
为了更好地利用这些数据，研究人员开始关注多源异构数据的融合与整合问题。
本文将探讨信息科学领域中多源异构数据融合与整合的研究进展。
一、多源异构数据的定义和特点多源异构数据一般指来自不同系统、平台或网络的数据，具有不同的格式、结构和语义。
这些数据具有以下特点：1. 异构性：不同数据源之间存在差异，如数据格式、数据结构、数据语义等；2. 多源性：多源异构数据来自不同的数据源，如不同的系统、设备、数据库等；3. 分布性：多源异构数据散落在不同的地方，无法直接获取和利用。
二、多源异构数据融合与整合的重要性多源异构数据的融合与整合在信息科学领域具有重要意义：1. 提供全面的数据视图：通过融合和整合多源异构数据，可以为研究人员和决策者提供全面的数据视图，从而进行更准确的分析和决策；2. 提高数据质量：通过整合多源数据，可以减少数据的冲突和重复，提高数据的一致性和准确性；3. 推动数据开放与共享：多源异构数据的融合与整合可以促进数据的交流、共享和合作，推动数据开放的进程；4. 支持复杂应用：许多复杂的应用领域，如智慧城市、人工智能等，需要整合多源异构数据来支持其运行和发展。
三、多源异构数据融合与整合的挑战虽然多源异构数据融合与整合具有重要意义，但也面临诸多挑战：1. 异构性的处理：不同数据源之间的异构性会导致数据匹配和集成的困难，需要研究基于语义的数据集成和匹配算法；2. 数据隐私和安全：多源异构数据的融合与整合需要考虑数据隐私和安全的问题，如数据的脱敏和安全存储等；3. 数据不完整性和噪声：多源异构数据可能存在不完整性和噪声，需要进行数据清洗和预处理；4. 数据质量评估：多源异构数据的质量评估是一个复杂的问题，需要开发有效的数据质量评估方法和指标。
多源异构数据集成与融合技术研究
多源异构数据集成与融合技术研究随着信息时代的快速发展，各种数据在我们的日常生活中不断涌现。
这些数据来自于不同的来源和不同的领域，形成了多源异构的数据。
然而，这些数据之间存在着盲目和难以集成的问题，也容易存在数据冲突、不一致和相互矛盾的情况，这给数据利用和管理带来了许多挑战。
因此，多源异构数据集成与融合技术的研究和应用变得越来越重要。
一、多源异构数据的概念和特点多源异构数据指的是来自不同领域和不同系统的数据，这些数据具有不同的数据格式、语义、结构和存储方式。
例如，Web数据、传感器数据、社交网络数据、医疗数据、图像数据等。
这些数据的异构性主要表现在以下三个方面：1. 数据格式的异构性。
不同的数据格式可能无法相互兼容，需要进行格式转换才能实现数据集成和融合。
2. 数据语义的异构性。
不同领域所使用的术语、符号、定义也不尽相同，这导致不同数据之间存在着相互误解和理解的问题。
3. 数据结构的异构性。
不同的数据结构也会导致不同数据之间难以匹配。
二、多源异构数据集成和融合技术的研究对于多源异构数据的集成和融合技术，研究人员主要采用了以下几种方法。
1. 共享模式共享模式是指多个数据源之间共享一个全局模式。
这个模式包括了所有数据源的数据模式和元数据。
当数据源发生变化时，需要重新调整全局模式，这种方法需要统一数据格式和语义，不适用于大规模数据的融合。
2. 中介者模式中介者模式是指通过一个中介者将不同的数据源进行转换和映射，然后再进行集成。
中介者可以将不同的数据转换成相同的数据模型并解决数据语义问题，但中介者的成本较高，在大规模数据集成时可能存在效率问题。
3. 本体模式本体模式是指为不同的数据源设计一个公共的概念模型，用于描述所有的数据。
利用本体模型，可以建立数据之间的映射，实现语义一致性的数据集成和融合。
4. 语义网模式语义网模式是指在本体模式的基础上，通过RDF和OWL等语义网技术加强数据之间的联系和控制，实现更加精准和智能的数据集成和融合。
多源异构数据融合技术研究及应用
多源异构数据融合技术研究及应用随着人工智能和互联网技术的快速发展，人们对于数据处理和利用的需求也越来越大。
而在实际的应用中，不同领域、不同行业、不同模型所产生的数据往往具有多样性和异构性，这也为多源异构数据融合技术的研究和应用提出了更高的要求和挑战。
一、多源异构数据融合技术的基本概念多源异构数据融合技术，是指将多种不同来源的数据进行有效整合，使得用户能够更加直观地、全面地了解所关注的问题或研究对象。
在数据融合的过程中，需要考虑因异构性带来的各种问题。
比如，数据格式不同，数据来源不同，数据精度和数据质量不同等等。
在实际应用中，多源异构数据融合技术的研究和应用已经被广泛地应用到各个领域中，如智慧城市、金融风险评估、企业决策等。
通过数据融合，不仅可以提高数据利用价值，还能够提高数据的可信度和可靠性。
二、多源异构数据融合的技术挑战多源异构数据融合技术的研究和实现过程中，具有如下几个技术难点：1、数据模型的映射与转换：不同数据源往往采用不同的数据模型，因此需要将数据模型进行兼容性转换和映射。
2、数据精度的一致性保证：不同数据源的精度可能存在差异，因此需要考虑如何保证数据的一致性和准确性。
3、数据质量的评估：对于不同数据源，需要对数据质量进行评估，以此保证数据的可靠性和可信度。
4、数据安全与隐私保护：在进行数据融合的过程中，需要考虑数据安全和隐私保护。
5、数据处理效率的提高：在数据量较大时，需要考虑如何提高数据处理效率，减少数据处理的时间和成本。
三、多源异构数据融合的研究方法针对多源异构数据的研究和应用，目前主要采用以下几种方法：1、基于统计学方法的数据融合：该方法主要通过数据的统计分析和建模来实现数据融合。
2、基于机器学习的数据融合：这种方法主要是利用机器学习算法来实现数据的融合和预测。
3、基于生物学的数据融合：这种方法主要是基于人类大脑在处理信息时的方式来进行数据融合。
4、基于知识本体的数据融合：该方法主要是采用本体建模的方式对数据进行融合和集成。
多源异构数据的整合与分析技术研究
多源异构数据的整合与分析技术研究随着互联网及物联网的发展，数据已经成为当今社会信息化发展的重要资源之一。
而多源异构数据的整合与分析技术研究，是当前信息化领域的热点与难点。
本文将围绕这一主题展开讨论。
一、多源异构数据的概念多源异构数据，指的是来自不同来源、格式、内容及结构差异较大的的数据。
这些数据之间存在着语义、语言、地理位置等方面的差异，导致难以进行有效的整合和分析。
二、多源异构数据的挑战多源异构数据的整合与分析是一个复杂而具有挑战性的工作。
以下是其中的一些挑战：1. 数据质量问题：多源异构数据可能存在格式不统一、错误数据、缺失数据等质量问题，需要人工进行数据清洗和处理。
2. 数据安全问题：多源异构数据可能包含机密信息，因此需要建立安全机制来保护数据。
3. 数据管理问题：多源异构数据来源广泛、格式不同，管理起来较为困难，需要建立统一的数据管理系统。
4. 数据处理问题：在进行数据整合和分析时，需要考虑数据融合和匹配问题，确保数据能够正确地融合在一起。
三、多源异构数据的整合与分析技术为了解决多源异构数据的挑战，人们开始研究多源异构数据的整合与分析技术。
以下是一些常用的技术：1. 数据清洗与集成技术：在进行数据整合时，需要清洗掉含有错误或缺失数据的记录，并将多个数据源中的数据集成在一起。
2. 数据融合与匹配技术：在进行数据融合时，需要考虑数据的融合方式，使得数据能够正确地融合在一起。
此外，还需要考虑数据匹配问题，确保融合出的数据能够准确地反映事实。
3. 数据挖掘与分析技术：在数据清洗、集成、融合和匹配之后，需要使用数据挖掘和分析技术，从数据中发掘出有价值的信息，并进行预测和决策。
4. 人工智能技术：人工智能技术在数据整合与分析中起着越来越重要的作用。
例如，利用机器学习技术来识别、分类和预测数据。
四、多源异构数据的应用场景多源异构数据在许多领域都有广泛的应用。
以下是一些常见的应用场景：1. 金融领域：在金融领域，需要整合利用各种市场数据、公司数据、政府数据等多源异构数据进行分析和预测。
基于云计算的多源异构数据集成研究
基于云计算的多源异构数据集成研究随着互联网的发展和智能设备的普及，数据数量呈现爆炸式增长，不同终端之间数据格式、存储结构、访问方式等各不相同，这在数据的共享、管理和应用上带来了极大的挑战。
为了问题的解决，研究人员基于云计算技术进行了多源异构数据集成的研究。
一、多源异构数据集成的概念和挑战多源异构数据集成是指从不同的数据源中，将多个异构的数据整合成一张全局的，面向应用的数据集。
其中，多源意味着需要从多个数据源中获得数据；异构指的是不同数据源之间存在着差异性和复杂性，如数据格式、语义含义、数据质量等方面的差异。
同时，多源异构数据集成也是在数据管理、数据共享等方面的一种解决方案。
多源异构数据集成面临着重重挑战，主要包括以下几个方面：1. 数据源的异构性。
不同的数据源中的数据格式、访问接口、数据质量等方面的差异，带来了极大的难度。
需要进行跨源融合和架构映射等方式的协调，才能使数据集成成功。
2. 数据的有效性和一致性。
多源数据集成涉及到众多不同源数据的融合和整合，这需要保证每个数据项的有效性和一致性，增加了该研究的难度。
3. 数据的隐私和安全性。
在多源数据集成中，不同数据源之间涉及到一定的隐私信息和安全问题。
因此，在数据集成的过程中，也需要考虑隐私和安全性的保障措施。
二、基于云计算的多源异构数据集成研究1. 云计算技术的优势云计算技术具有高性能和高可扩展性的特点，能够为多源异构数据的集成、共享和处理提供高效的技术支持。
同时，云计算还可以为数据安全、数据备份和资源共享等方面提供保障。
2. 云计算与多源异构数据集成的结合各类云计算平台已经融合多源异构数据集成功能，例如Amazon AWS、Microsoft Azure等。
这些云计算平台能够为多源异构数据集成提供强大的支持和解决方案。
同时，它们可以支持数据共享、数据交互等功能，为数据集成提供必要的环境和支持。
3. 基于云计算的多源异构数据集成研究云计算已经成为解决多源异构数据集成的重要途径之一，基于云计算的多源异构数据集成研究得到了广泛关注。
异构数据库集成技术的研究
异构数据库集成技术的研究一、概述随着企业信息化的不断发展，数据库系统在企业信息化中扮演着举足轻重的角色。
但是，由于不同数据库管理系统（DBMS）所采用的数据模型不同，数据格式不统一，因此企业在使用多种DBMS时，需要进行不同DBMS之间的数据集成。
异构数据库集成技术应运而生，成为数据库集成领域关注的重点。
二、异构数据库集成的类型1.模式集成：将多个异构DBMS的模式集成到一个中心化的模式中，用户可以通过一个统一的接口进行查询，并返回相应的结果，这样可以通过简单的查询处理获取所需的信息。
2.语义集成：将不同DBMS中的数据集成到一个中心化的语义模型中，使得用户可以不考虑数据来源，而只关注其数据模型，由模型自动进行查询和转换，使用户能够在数据集成后获得更加便捷的查询功能。
3.数据集成：最常见的一种集成方式，将不同DBMS的数据存储在一个中央化的存储器中，进行统一管理和查询，当需要查询数据时，系统会根据用户的查询条件和权限控制去中央存储器中查找数据信息。
三、异构数据库集成技术实现的难点1.数据格式问题：不同DBMS之间数据格式不同，需要进行转换和映射才能进行集成。
2.数据一致性问题：多个DBMS之间的数据存在重复、缺失和不一致等问题，需要进行数据清洗和集成，确保数据在集成后的准确性和一致性。
3.性能问题：数据的集成和转换需要耗费大量的时间和资源，特别是在数据量较大时，需要考虑如何提高系统的性能。
四、异构数据库集成技术的应用1.业务流程优化：通过数据集成，可以更加方便和快速地获取企业所有部门和店面的数据，对于企业业务处理流程的优化和管理提供了有力的支持。
2.数据决策支持：通过将多个DBMS中的信息进行集成和分析，可以更好地了解企业的实际情况，为企业的决策提供重要依据和支持。
3.服务整合和共享：通过数据集成，可以将企业的服务整合和提供，实现一站式服务，提高客户的体验和企业的用户满意度。
五、异构数据库集成技术的发展趋势1.大数据时代：随着大数据时代的到来，数据集成技术需要更加高效和精准，将会成为数据处理的核心技术之一。
面向云计算的多个异构数据库集成技术研究
面向云计算的多个异构数据库集成技术研究云计算作为一种新型技术模式，已经成为了企业信息化建设的重要组成部分。
而在这种模式下，多个异构数据库之间的集成也得到了广泛的关注，因为这直接影响着云计算的性能和可靠性。
本文旨在探究面向云计算的多个异构数据库集成技术研究，希望为读者提供一些新的思路和实用的建议。
一、云计算环境下的数据库集成在云计算环境下，面对大量的数据和海量的用户数据，多个异构数据库之间的集成变得尤为关键。
首先，云计算平台通常会选用不同类型、不同厂商的数据库来满足不同的需求。
而这些数据库之间的数据格式和接口可能是截然不同的，这就需要一种技术来将它们整合在一起。
同时，在云计算模式下，很多的业务应用都是基于Web的，并且需要将具有不同功能的多种数据源结合起来。
这就要求我们使用一种集成技术，来协调各种异构数据应用程序之间的运行，尽可能实现数据共享和集成。
二、关注异构性数据库集成技术要面对的第一个问题就是异构性。
一方面，在云计算环境下使用多个数据库，往往不同的数据库之间存在语言不同、数据模型不同、接口不同等问题，需要通过一种中间层来保证数据在各类DBMS之间的协调和交互。
另一方面，云计算平台会面临的具有不同需求的多个应用程序，因此，为了实现数据的共享和集成，也需要通过中间层来连接不同的应用程序。
在这种情况下，我们需要采用一些较为成熟的技术来解决这些异构性问题。
比如可以使用精细的数据映射和数据转换技术，将数据在不同的DBMS之间转换成一种标准的数据格式，并保证数据的一致性和完整性。
此外，还可以使用Web服务技术来构建适应于异构系统之间的交互性，以及使用SOA（Service Oriented Architecture）架构来构建服务集成平台。
三、多层异构数据库体系结构多层异构数据库体系结构是一种面向云计算的集成技术。
它提供了一种框架来处理大量的异构性问题，同时可以实现数据的集成。
多层异构数据库体系结构分为三个基本层次：数据源层、中间层和应用层。
关于多元异构数据集成融合技术研究
关于多元异构数据集成融合技术研究摘要：文章分析了多源异构数据的融合技术，包括数据采集、数据清洗、数据融合分析等。
我们提出了多源异构数据融合技术的应用：一是实现科技决策，二是实现项目查重功能。
关键词：多元异构；数据集成；融合技术一、引言随着信息与网络技术的发展，许多企业或组织机构在管理运作中积累了大量数据，比如业务运作、客户、产品和人员等。
由于各种数据和信息对企业和组织机构的运营和管理等方面的重要性，大量的信息系统、管理系统被广泛应用于企业和组织机构的各个部门。
这些独立的业务子系统虽然提高了局部的效率和应用性。
但是,在应用或数据等层面上,这些业务子系统是彼此分离的,它们分别采用了不同的数据库系统以及使用了不同的应用开发技术。
各系统的业务逻辑不同,而且在数据库的建设上没有遵循统一的标准。
随着时间的推移,每个部门或单位都是一个独立的数据源,每个数据源都是异构的,因而他们之间的信息和组织都不一样,这就构成了一个巨大的异构数据环境。
本文的主要任务就是对现有的数据集成技术进行探讨,并简要对相关问题发展现状进行讨论二、多源异构数据融合技术的分析多源异构数据融合技术涉及数据采集、数据清洗、数据融合分析三个阶段，针对每个阶段我们首先进行了通用技术研发，然后结合相关科技平台的应用场景，在通用技术的基础上进行了专项开发、调优处理，满足具体的应用需求。
1.数据采集多源数据来源是结构化数据(关系型数据库)、非结构化数据(文件数据、文本数据、图片数据等)和网络爬虫技术获取的数据，结构化数据和非结构化数据来源项目本身和通过与相关系统对接获取，网络爬虫数据是从互联网上获取数据。
网页爬取结果需要进行去重处理，考虑爬取网页数量非常庞大，对网页去重进行优化处理。
网页爬取结果处理是从网页上获取数据后对其进行分析、清洗、转换和存储的关键步骤。
以下是处理网页爬取结果的一些常用技术和方法：一是解析HTML：使用HTML解析库（如Beautiful Soup、 lxml、html.parser）来解析网页的HTML结构，从中提取需要的数据。
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信息维护的成本。 这 些 现 存 的 数 据 库 系 统 的 异 构 主 要 体 现 在 以下 几 个 层 次 ：
（） １ 操作 系统 的异 构 与 网络 平 台 的异 构 。 （ ） 据 模 型 的异 构 ， 询 语 言 的 异 构 ， 务管 理 、 发 控 制 机 制 的异 构 和查 询 优 化 方 法 的异 构 等 。 ２数 查 事 并 （ ） 式 冲突 ， 据 库 和 运 行 方 法 的 异 构 。 ３模 数 （ ） 据 库 系 统 的开 发 环 境 和 运 行 环 境 的不 同 ， 及 所 使 用 的 编 程 语 言 的不 同 。 ４数 以 我 们 所 要 集 成 的 多源 异 构 数 据 库 系 统 是 相 关 的 多 个 数 据 库 系 统 的集 合 ， 该 实 现 数 据 的 共 享 和 透 明 访 问 ， 个 数 据 库 系 统 在 应 每 加 入 异 构 数 据 库 系 统 之 前 本 身 就 已 经存 在 ， 有 自己 的 Ｄ ＭＳ 异 构 数 据 库 的 各 个 组 成部 分 具 有 自身 的 自治 性 ， 现 数 据 共 享 的 同 拥 Ｂ 。 实 时， 每个 数 据 库 系 统 仍 保 有 自己 的应 用 特 性 、 整 性 控 制 和 安 全 性 控 制 。 完
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本栏目 编 闻翔 责任 辑： 军
・ ・ ・ 数据 库 与 信 息 管理 ・ ・ ・
・
多源异构数据库 的集成 的研究
毛小燕． 玲爽 孔
（ 南文理学院 电气与信息ｌ程学院 ， 南 常德 ４５０ ） 湖 Ｔ 湖 １０ ０
摘 要 ： 文 简要 介 绍 了在 大 型企 业 中普遍 存在 的 多源 异 构 数 据 库 状 况 ． 几 种 行 之 有 效 的 数 据 集 成 方 法 ， 时 以 一 种 用对 照表 完成 本 及 同 结构 差 异 较 大 的 数 据 库 数 据 转 化 方 法 为 例 ． 细 阐 述 了 多源 异 构 数 据 库 数 据 转 化 和 共 享 的 思路 。 详 关 键 词 ： 源 异 构数 据 库 ； 据 集 成 ； 照表 多 数 对
Ａ ｂｓｒ ｔ ｔ ａｃ ：Ｔ ｈ ｒｉｌ ｉｆ ｎｔｏｄ ｅ ｈｅ ｃ ｎｄ ｔｏ ｆｍ ｕｌ —ｓ ｕｒ ｅ ｈｅｅ ｏ ｎｅ ｓｄａａ ａｅ ｗ ｉ ｅｙ ｅ ｓｅ ｉ ｈｅ ｅ ｔ ｒ ｉｓ ｓａ ｅ ｒ ｌ ｅ ａｔｃｅｂｒｅ ｙ ｉ ｒ ｕｃ ｄ ｔ ｏ ｉ ｉ ｎ ｏ ｌ ｔ ｏ ｃ ｔ ｒ ｇｅ ｏｕ ｔｂ ｓ ｄ ｌ ｘｉｔｄ ｎ ｔ ｎ ｅｐｒ ｅ ，ｎｄ ｓｖｅａ ｉ ｅ ｅ ｔ ｅｈｏｄ ｆｄａａｉ ｅ ａｉ ｆ ｃｉ ｍ ｔ ｖｅ ｓｏ ｔ ｎｔｇｒｔｏｎ、Ｓｍ ｕｌａ ｏｕ ｌ ｅｅ ｅ ｎ ｅ ｍ ｐｅ ａ ｕｔｔ ｅｈｏ ｔ ｘ ｈａ ｅ ｂｅｗ ｅ ｎ ｄｉ ｅｅ ａａ ａｅ ｉ ｔｎｅ ｓｙ ｐｒ ｓｎｔ ｄ ａ ｘａ ｌ ｂｏ ｈｅ ｍ ｔ ｄ ｏｆｄａａ ｅ ｃ ｎｇ ｔ ｅ ｆ ｒ ｎｔｄ ｔｂ ｓｓ
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共 享 这 些 数 据 信 息 ， 企 业 进 一 步 发 展所 需解 决 的 问 题 。针 对 上 述 问 题 ， 实 现 网 络 环 境 下 的信 息 共 享 ， 必 须 联 合 各 个 异 构 数 据 是 要 就
库． 即集 成 多 个 数 据 库 系 统 。 现 不 同数 据 库 之 间 的数 据 转 化 和共 享 。 实 本 文 简要 介 绍 了 在 大 型 企 业 中普 遍 存 在 的 多 源 异构 数 据 库 状 况 ， 几 种 行 之 有 效 的 数 据 集 成 方 法 ， 及 同时 以一 种 用 对 照表 完 成 结 构 差 异 较 大 的数 据 库 数 据 转 化 方 法 为 例 ， 细 阐 述 了 多 源 异 构 数 据 库 数 据 转 化 和 共 享 的 思 路 。 详
Ｋｅ ｙ ｗｏｒ ： ｕ ｔ—ｓ ｒ ｅ ｈ ｅ ｏ ｎｅ ｓｄ ｔｂ ｓ ； ａａｉ ｅ ａｉ ｏ ｐａ ｓ ｎ；ａ ｅ ｄｓ Ｍ ｌ ｉ ｏｕ ｃ ｅｔｒ ｇｅ ｏｕ ａａ ａ ｅＤ ｔ ｎｔｇ ｔｏｎ Ｃ ｍ ｒ ｏ ｔｂｌ ｒ ｉ
数 据 库 应 用 发 展 到 今 天 ， 有 相 当 数 量 的企 业 积 累 了大 量 的 、 不 同 形 式 存 储 的 、 赖 于 不 同 的 数 据 库 管 理 系 统 的 数 据 ， 何 已 以 依 如
１异 构 数 据 库 的 概 念 和 特 征
在 大 型 企 业 中 ， 于 生 产 自 动 化 进 程 的 阶 段 性 ， 般 都 存 在 基 于 多 种 数 据 库 管 理 系 统 （ Ｂ ） 应 用 程 序 系 统 ， 基 于 Ｍｉ 由 一 Ｄ ＭＳ 的 如 ． ｃｏｏ ｃ ｅ ｓ 底层 生 产 过 程 控 制 系 统 、 于 Ｏ ａ ｌ 或 者 Ｓ ｌ ｅｖ ｒ ｒｓｆ Ａ ｃ ｓ 的 ｌ 基 ｒｃｅ ｑ ｒｅ 的高 层 企 业 资 源 计 划 系 统 （ Ｒ ） 等 ， 些 系 统 的数 据 库 一 般 Ｓ Ｅ Ｐ等 这 都 只在 本 系 统 内部 存 取 ， 而不 能 被 其 他 系统 访 问 。 这 种 状 况 导 致 企 业 不 同层 次 信 息 孤 岛 的 出 现 ， 重 影 响 信 息 传 递 的 实 时 性 、 大 严 加
中图 分 类 号 ： ３ １ ＴＰ １ 文献标识码 ： Ａ 文 章 编 号 ：０ ９ ３ ４ （０ ８ １ — １ ９ — ３ １ ０ — ０４２ ０ ）６ ２ １７ ０
Ｉ ｅ ｒ ｅ Ｍ ｅ ｈｏ ａｎ Ａ ｐｐ ｉａｔｏｎ ｏ Ｍ ｕｌ －ｓ ｕｒ ｅ Ｈ ｅ ｅ ｏｇ ｎｅ ｎｔ ｇ ａｔｄ ｔ ｄ ｄ ｌｃ ｉ ｎ ｉ ｔ ｏ ｃ ｔ ｒ ｅ ｏｕｓＤａｔ ａｂａ ｅ ｓ