基于本体的空间数据集成技术

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基于本体的语义异构数据集成方法研究

基于本体的语义异构数据集成方法研究
2 1 年第8 00 期
中图分类号 :P 1 T3 1 文献标 识码 : A 文 章编 号:0 9— 52 2 1 }8一 12— 6 10 2 5 (0 0 0 O 1 0
基 于本 体 的语义 异 构 数 据集 成 方 法研 究
张 军艳 ,罗 军 ,赵 应 秋
( 重庆大学计算 机学 院 , 重庆 403 ) 000
e ta t n a u r e o o i o fo t lg ,a d g v he deal d r l f e ta t n,o tmie h xr ci nd q e y d c mp st n o n oo o i y n a e t tie u e o x ci r o p i z d te
0 引言
Байду номын сангаас近年来 , 互联 网 的发 展 和企 业 信 息 化正 日益 加
剧, 使得企 业 内部 的 各 种 应 用 系 统 呈 阶 段 性 增 加 。
通信 , 解决了一定程度上的语法和结构异构 , 但对于 语义 异 构 却 鲜 有 办 法 , 基 于 X L 的异构 数 据 集 而 M 成 L 能够较 好解 决 语 法异 构 问题 , 于 语义 异 构 2 对
摘 要 :随着企业 内部、企业间并构数据的增 多,如何 高速有效 实现数据之 间的互操作成为了

个热点 问题 。讨论 了基 于本体 的异 构数 据 集 成 方 法 ,给 出 了 系统框 架。重 点研 究 了本体 的提
取和查询分解,给 出了详细的提取规则,并通过 引入类源映射表 来提 高查询分解速度,实现 查
Ab ta t T e h t rg n o sd t n e tr r e a d a n n ep s s a e moe a d mo e,a d h w t sr c : h ee o e e u aa i n e p i n mo g e tr r e r r r n o o s i n s a e t e d t a h oh r e e t ey b c me o su . T i p p rd s u s d t e i tg a o t o f h r h aa e c t e f c i l e o sh tis e v h s a e ic se h n e r t n me d o i h h t rg n o s d t a e n n o o y, a d p e e td t e rme o k f t e s se ee o e e u a b s d o o tl g a n r s n e h f a w r o h y tm. I fc s d o t oue n

基于时空数据的异构数据融合与集成算法研究

基于时空数据的异构数据融合与集成算法研究

基于时空数据的异构数据融合与集成算法研究随着时空数据的快速增长和异构数据的广泛应用,如何有效地融合和集成时空数据成为了研究的热点问题。

本文将从理论和应用两个方面,对基于时空数据的异构数据融合与集成算法进行深入研究。

一、理论研究1. 异构数据融合理论异构数据融合是指将来自不同来源、不同类型、不同结构的时空数据进行整合,以提取更全面、准确、一致的信息。

在异构数据融合中,需要解决如何对不同类型的时空数据进行统一建模、如何处理不同精度和分辨率的时空信息等问题。

2. 异构数据集成理论异构数据集成是指将来自不同领域、不同地域以及不同时间段的时空信息进行整合分析。

在异构数据集成中,需要解决如何处理来自多个源头的信息冲突和一致性问题,以及如何建立有效地模型来描述多源信息之间的关系等问题。

3. 异质性度量与处理在基于时空信息融合与集成算法中,需要对异质性进行度量和处理。

异质性度量可以通过计算不同数据源之间的相似性和差异性来实现,而处理异质性可以通过数据变换、特征选择和特征融合等方法来实现。

二、应用研究1. 空间数据融合与集成算法空间数据融合与集成算法是基于空间信息的异构数据融合与集成研究的重要内容。

通过对不同空间分辨率、不同投影方式以及不同坐标系的空间数据进行整合,可以提高对地球表面特征和过程的认识。

2. 时间数据融合与集成算法时间数据融合与集成算法是基于时间信息的异构数据融合与集成研究的重要内容。

通过对不同时段、不同频率以及不同时间尺度下的时间数据进行整合,可以揭示出地球表面特征和过程随时间变化的规律。

3. 时空关联分析时空关联分析是基于时空信息进行关联规则挖掘和模式识别研究的重要内容。

通过对时空信息中存在关联关系或相似模式进行挖掘,可以帮助人们更好地理解地球表面特征和过程之间的相互作用。

三、算法研究1. 基于统计方法的时空数据融合与集成算法基于统计方法的时空数据融合与集成算法是一种常用的数据融合与集成方法。

通过建立统计模型,对不同类型、不同分辨率、不同精度的时空数据进行整合,可以提高对地球表面特征和过程的认识。

数据集成系统和数据集成方法

数据集成系统和数据集成方法

数据集成系统和数据集成方法概述:数据集成系统是指将来自不同数据源的数据进行整合和统一管理的系统。

数据集成方法是指实现数据集成系统的技术和方法论。

数据集成的目标是将分散的、异构的数据整合成一个统一的数据集,为企业决策和分析提供准确、一致的数据支持。

一、数据集成系统的架构数据集成系统的架构包括数据源层、集成层和应用层。

1. 数据源层:数据源层是指各种数据源,包括关系型数据库、非关系型数据库、文件系统、Web服务等。

数据源层的数据以不同的格式和结构存储,需要通过数据集成系统进行统一管理和整合。

2. 集成层:集成层是数据集成系统的核心组成部分,负责将来自不同数据源的数据进行抽取、转换和加载(ETL)操作,将数据转换为统一的格式和结构,并存储在数据仓库或数据湖中。

集成层还包括数据清洗、数据质量检查和数据转换等功能,确保数据的准确性和一致性。

3. 应用层:应用层是数据集成系统提供给用户的接口和工具,用户可以通过应用层进行数据查询、分析和报表生成等操作。

应用层还可以提供数据可视化和数据挖掘等功能,帮助用户更好地理解和利用数据。

二、数据集成方法数据集成方法是实现数据集成系统的技术和方法论,包括以下几种常用方法:1. 手工集成:手工集成是最简单的数据集成方法,通过人工方式从不同数据源中提取数据,并手动进行数据转换和加载。

这种方法适用于数据量较小、数据源较少的情况,但效率低下且容易出错。

2. 数据集成工具:数据集成工具是一种辅助数据集成的软件工具,提供了图形化界面和预定义的数据转换规则,可以简化数据集成的过程。

常见的数据集成工具有Informatica PowerCenter、IBM DataStage等。

3. 数据集成框架:数据集成框架是一种基于规则和模板的数据集成方法,通过定义一系列规则和模板来实现数据的自动抽取、转换和加载。

数据集成框架可以根据不同的数据源和数据格式进行扩展和定制,适用于大规模的数据集成任务。

基于本体的水系要素数据集成方法研究

基于本体的水系要素数据集成方法研究

Absr t Th s a r re y n r u e t b sc o e s c m p n nt a d o sr ct n t ac : i p pe b f i tod c d he a i c nc pt, o o e s n c n tu i i l o
收稿 日期 :O 7 1 — 2 2 0 — 0 1
0 引 言
在 地理 信 息 服 务 和 应 用 中 , 地 理 空 间数 据 的语 义 异 构 性 给 数 据
共享 和集 成带来 了极大 困难 。 2 从 0
索 、 路 寻找 和 智 能 体 系统 设 计 与 道 开发 、 社会 及 生 态 环 境 研 究 等 多个
应用 领域 。基 于地理 本体 实 现不 同
St y o he I e r to M e ho fH y r l i a ur ud n t nt g a i n t d o d oogc Fe t e Da a Ba e n t s d o Ont l g oo y
郭 黎 (9 5 ) 女 。 17 一。 河 南郑 州人 。 师 , 士 讲 博 研究 生 。 主要从事地理 信 息 系 统 和 空 间 数 据 融 合 方面 的研究 。
维普资讯
学 术 研 究
文章 编号 :6 2 1 8 ( 0 8)2 0 4 — 6 1 7— 5 62 0 0 — 0 2 0
中图分类号 : P 1 .2 T 3 11
文献标识码 : A
基 于 本 体 的水 系 要 素 数 据 集 成 方 法 研 究
p o ete e l t .F n l ,tk n h ls fd y s o lwh c s a l me ti y r l gc r p r s t mp ae i a l a i g te c a s o r h a i y ih i n e e n n h d o o i

基于本体的应急平台数据集成的设计与实现

基于本体的应急平台数据集成的设计与实现
Ab t a t sr c At rs n h i l me @ n v n sh p e sf q e t , o v rt ee r e c f r t n o n d b i e e e at n sa d e e tte v t p a e r te e t a p n e u nl h we e meg n y i o mai w e y df r n d p rme t n r y h n o f t
a an t h r be n t d t n l ee o e e u a ai tg ain, n h e x c t g tc n lg e r ic s e 。 h l b lo tlg n — g is ep o lms i a i o a tr g n o sd t e rt t r i h n o a d t e k ye e ui h oo i sae d s u s d T eg o a n o o y a d l n e o c l n oo r e p w t W L,h e a i u e oa ay e o tlg , n h a ai tg ai n i g i e y me n fma p n u e te eo e a o tl g a e s tu i O y h t e J n s s d t n s no o a d t e d t ne r t s u d d b a so p i g r l , r fr l y o h
张永妹 党德鹏
( 北京师范大学信息科学与技术学 院 北京 10 7 0 85)
, 但是 我国部 门间、 区间应急信息不共享 、 地 不互动, 信息孤 岛” “ 影响 了应 急管理决策 的科学性
和运作的有效性。针对传统异构数据集成 中存在 的问题 , 出基于本体 的应急平 台数据集 成框 架 , 提 并对关键实现技 术进 行 了研究。 利用 O WL建立全局本体和局部本体 , 使用 Jn ea解析 本体 , 借助映射规则来指导数据集成 , 实现 了应急平 台数据 集成。 关键词 本体 数据集成 O Jn 应急平 台 WL ea

基于本体的异构数据源集成系统分析与设计

基于本体的异构数据源集成系统分析与设计

第 2 卷第 1 总 6 1 期 7期
基于本体 的异构数据源集成 系统分析与设计
周 刚 , 建 胜 , 郭 石
( 空军 工 程 大学 工 程 学 院 , 安 西

70 3 ) 10 8
[ 摘 要 ] 分析 了现 有的数 据 集 成 方式 , 对 集成 中的语 义异 构 问题 提 出一种 基 于本 体 和 X 针 ML 的集成 系统框 架 , 并进 一 步 阐述 了其 实现 中的 关键 技 术 , 结合 航 空 装备 信 息的 特 点 , 出该 框 架 给
用 。
1 异 构 数 据 源 集成 概 述
异构数 据源 集成 可 以通 过 多 种途 径 实现 , 主要 有 以下几 种 。 定制转 换工 具 : 在不 同数 据源 之 间定 制 专用 的
转换
电子 数据交 换 ( D ) E I软件 进行 数 据 交换 。该 方式 技
术较 为简 单 , 存在 实现 成本 高 , 但 系统扩 展 性差 , 数 据 存在 多 个 备 份 , 以保 持 一 致 性 等 不 足 , 难 正在 被
新 的数据 集成 方式 逐步 取代 。 ‘ 集 中复制 数 据 : 以建 立 数 据 仓 库 为典 型 , 过 通 对 异 构数 据 源 中的数 据 进 行 分 析 、 换 和 装载 , 转 将 各 个数据 源 中 的数 据移 人数 据 仓库 , 现 异构 数 据 实 源 中数据 的集 中式 管理 、 中式 存 储 , 集 其优 点 是 原
但 这些 集 成方 法 都 面 临如 何 更好 地 解 决 语 义 异构 的 问题 , 体是对 某一 领 域 中的概 念 及 其之 间 本 的关 系 的显 式 描述 , 是语 义 网络 的 一项 关 键 技 术 , 利用 本体来 描 述语义 层次 上 的关 系 , 合 结 构上 的 结 X ce a描 述 , 够 较 好 地 解 决 不 同 的数 据 模 MLSh m 能 式在 结构 上 和语义上 的异 构性 问题 。 综合 考虑 数 据 集 成 系 统 的 实 现 策 略 ,结 合 具 体应 用 需 求 , 文 将 本体 和 中 间件技 术 相 结 合 , 本 以 X L为 公共 数据模 型实 现异 构数 据源 的集 成 。 M

基于本体的地理空间信息集成框架与实现

基于本体的地理空间信息集成框架与实现

目前 地理 空 间数据 的集 成研 究 主要 集 中于 物
地 理本 体是 指特 定地理 空 间信 息 领域 概念 化
理实 现和 逻辑 模 型 层 次 上 的集 成 方 法 , 从 数 据 模 型 的明确 的形式 化 规范说 明 。地 理本 体 形式 化 是 本身 人手 来研 究数 据集 成 。这些 集 成方 法 都 存在 说明的对象是某个地理空间信息领域的概念化模 个 共 同的缺 陷 , 即无法 集成 数 据 的语 义 , 能将 型 。在 这里 , 念 化 模 型 不 同于 通 常 意 义上 的概 不 概 源数 据 的含 义 完 整地 转 换 和集 成 到 目标数 据 念 模型 , 的是 人 们对 地 理 现 实 世 界 的 多个 抽 象 指 中 _ 。为 了在集 成 不 同数 据 的过 程 中 同 时集 成 层 次 , 括地 理 认 知 世 界 、 理 概 念 世 界 、 理 空 l 包 地 地 数据底 层 的概 念 模 型 , 须 对 这 种 概 念 模 型进 行 间 世界 、 必 地理 尺度 世 界及地 理 投影 世界 。因此 , 地
Ke r s e - no o y p t ld t ne ai n s ma t s g o- tlg o s u t g e - n oo y i tg ain y wo d :g oo tl g ;s ai aa i tg t ; e n i ; e -n oo c n t ci ;g o o t lg n e rt - a r o c o y r n - o

形式化 说 明 。形 式 化语 义及 其集 成 方法 的研 究是 理本 体 既可 以是地 理认 知模 型 或概 念模 型 的显 式
形式化说明关键 , 而将地理本体作为共享概念模 形 式化 , 可 以是 逻 辑 层 次 或 表达 层 次上 地 理 模 也 型, 明确形 式化 规 范说 明 , 获 相 关 领 域 的知 识 , 型 明确 的形式 化说 明 。 捕 提供对 该领 域 知识 的 共 同理解 , 定 该 领 域 内共 1 2 本体 的描 述语 言 确 .

基于本体的异构数据源集成系统分析与设计

基于本体的异构数据源集成系统分析与设计

[ ywo d ]h trgn u a b s; noo y X ; aait rt n Ke r s e o eo s t ae o tlg ; ML dt e ai e da ng o

目前在企业 中,由于开发 时间或开发部门的不 同,往往
生成一次全局模 式,使得 维护全局模 式十分 困难 ,系统可 扩
 ̄imq" o 32(I) _ 2,_ 文献 1o_48 o7 _ 7_ 3 2J1 0 0 标识码:A
中圈分类号l95 4 N
基 于 本体 的 异构 数 据 源 集成 系统 分 析 与设 计
周 剐 ,郭建胜
( 空军工程大学 工程 学院 , 安 7 0 3 ) 西 10 8

现以来被广泛应用 。
在系统之 间交流、共享 和融合 ,因此形成 了 “ 信息孤 岛”现 象。随着信息化应 用领 域的不断扩充和深入 ,企业 内部之 间
及企业与外界之 间信息 交互 的需求 日益强烈 ,迫切需要对原 有的信息 系统进行整合 ,连通 “ 信息孤 岛” ,共享数据。数据 集成 系统可 以整合原来孤立于 多个异构数据源 中的数据 ,为 部 门的应 用提供一 个完整统一 的数据视 图以充分利用现有数
Anay i n sg fH ee o e o sDa a a eI t g a in S se l ssa d De in o t r g n u t b s n e r to y tm
Ba e n On o o y s d0 tlg
ZHOU n , Ga g GUO in-h n Ja s e g
r m wo k f r e i f a e r o l n tn e s m a tc h t r ge e t ,i c u i g a p i a i n l y r mi ai g t e n i e e o n i h y n l d n p l to a e ,mi  ̄ e r e l y r a d d t b s a e . te p ta e e p v t l c d wa a e a a a e ly r I x a it s t i o a n h

基于本体的关系型数据库集成与应用

基于本体的关系型数据库集成与应用

[ 关键 词 ] A C本体 ;面向对 象的概 念参 考模 型 ; B 本体 整合 ; 字博物馆 数
[ 图分 类号 ] T l .3 . 中 P 1 12 3 3 [ 文献标 识码 ] A [ 章编 号 ] 10 .3 0 2 0 )20 1.6 文 0 50 1 (0 80 . 90 0
(ntueo nomainT c n lg fB in no nv ri ,B in 101 1 hn ) Is ttn s y ej g 0 0 ,C ia i
Ab ta t sr c :Ontlg s u e r n r o h ne rto fh trg n o si fr to o re oo y i sd moe a d moe frt e itg ain o eeo e e u n omain s u c s. I e ea , tee n g n rl h r
mu e ms p v s e fc e t s u r e fi i n . o
Ke y wor s ABC o tlg ; CI d : noo y DOC CRM ;o tlg n e r t n;dg t s u n oo i tga i y o ii mu e ms l a
博 物 馆 已经 实 施 文 物 数 字 化 工 程 , 基 本 上 都 是 基 但
了… , 两种方 法 的关 键 都 是通 过 本 体来 管 理 。然 这 而 , 为本 体发展 过程 中一 部分 的本体 整 合工 作离 作
人们 预 期 的效 果 还 差 得 很 远 。 本 文仍 然采 用 本 体作 为 信息集 成 的基础 , 出 了基于 本 体 的信 息集 提
文 物 具 有不 可 复 制性 和 唯 一 性 。用 现代 图像

《基于本体的教育资源异构数据集成的研究》范文

《基于本体的教育资源异构数据集成的研究》范文

《基于本体的教育资源异构数据集成的研究》篇一一、引言随着教育信息化的深入发展,教育资源数据呈现出异构性、多样性和复杂性的特点。

如何有效地集成这些教育资源异构数据,提高数据利用效率,已成为当前教育领域亟待解决的问题。

本体作为一种知识表示和共享的工具,为解决教育资源异构数据集成问题提供了新的思路。

本文旨在探讨基于本体的教育资源异构数据集成的研究,以期为教育资源的有效利用提供理论支持和实践指导。

二、教育资源异构数据概述教育资源异构数据主要指来自不同系统、不同格式、不同语义的教育资源数据。

这些数据具有多种类型、多源异构的特点,如文本、图像、音频、视频等。

由于数据来源和数据格式的多样性,导致数据之间存在语义差异和结构差异,使得数据集成变得困难。

因此,如何实现教育资源的有效集成和共享,已成为教育信息化发展的重要任务。

三、基于本体的教育资源异构数据集成方法针对教育资源异构数据的特性,本文提出基于本体的教育资源异构数据集成方法。

该方法主要包括以下步骤:1. 构建教育资源本体模型。

根据教育资源的特性和需求,构建教育资源本体模型,包括概念、属性、关系等。

通过本体模型,可以明确数据的语义关系和结构关系,为后续的数据集成提供基础。

2. 数据预处理。

对教育资源异构数据进行清洗、转换和标准化等预处理工作,使其符合本体模型的要求。

3. 数据映射与融合。

通过建立数据之间的映射关系,将不同源的数据映射到统一的本体模型上,实现数据的融合和整合。

4. 数据存储与管理。

将融合后的数据存储到合适的数据仓库中,并采用合适的数据管理技术进行管理,以保证数据的可用性和可维护性。

四、研究方法与实验分析本研究采用文献调研、实证分析和实验验证等方法进行研究。

首先,通过文献调研了解教育资源异构数据集成的相关研究进展和应用现状;其次,通过实证分析方法对教育资源异构数据的特性和需求进行分析,确定研究的目标和方法;最后,通过实验验证所提出的基于本体的教育资源异构数据集成方法的可行性和有效性。

时空数据的集成与融合方案

时空数据的集成与融合方案

时空数据的集成与融合方案时空数据的集成与融合方案时空数据的集成与融合是指将不同来源、不同格式的时空数据整合在一起,形成一种综合性的数据资源,以便更好地支持地理信息系统(GIS)的应用和决策支持。

该方案涉及到数据的采集、处理、存储、分析和展示等环节,需要综合运用多种技术手段和方法。

首先,在时空数据集成与融合方案中,合理的数据采集是基础。

不同来源的时空数据通常具有不同的格式和结构,因此需要通过合适的采集设备和技术手段来获取数据。

例如,可以使用无人机、卫星遥感、传感器等设备进行数据采集,获取地表高程、遥感影像、气象数据等多种时空信息。

其次,在数据处理和存储方面,需要开展数据清洗、格式转换、数据融合等工作。

由于时空数据的多样性和复杂性,数据的质量和一致性往往成为集成与融合的难点。

因此,需要对数据进行清洗,去除重复、缺失和错误的数据,保证数据的准确性和完整性。

同时,还需要进行格式转换,将不同来源、不同格式的数据统一为一种格式,以便进行后续的数据融合和分析。

此外,还可以借助数据库等技术手段,对数据进行存储和管理,提高数据的访问效率和安全性。

然后,在数据分析方面,可以利用时空数据的集成与融合来进行空间分析和时序分析。

通过将不同来源的数据进行融合,可以获取更全面、更细致的地理信息,帮助用户了解地理现象的时空变化规律。

例如,可以通过融合遥感影像和地面观测数据,对土地利用、植被覆盖等进行监测和分析;可以通过融合气象数据和人口数据,对气候变化对人口迁移和社会经济发展的影响进行研究。

此外,还可以利用时空数据的集成与融合,进行模型构建和预测分析,为决策者提供科学依据。

最后,在数据展示方面,可以通过地图、图表、动画等形式,将时空数据以直观、可视化的方式呈现出来。

这样可以帮助用户更好地理解和利用数据,提高决策的准确性和效率。

例如,可以利用地图软件,将不同时间段的遥感影像进行叠加,形成地表覆盖的时序变化图;可以利用图表工具,将不同地点的气象数据进行比较,揭示地理区域的气候特征。

地理语义

地理语义

第一章语义Web§1语义Web的背景和意义1.1语义web出现的背景1.1.1背景Tim Berners-Lee 提出了语义Web[1]的伟大构想。

简言之,语义Web 就是能理解人类语言的智能网络,可以使人与计算机之间的交流变得很轻松。

1.1.2语义web概念通过将Web 内容的语法结构和语义以知识表示形式显示地表示出来,以实现与其它信息源共享,使得人之间、人和机器之间以及机器与机器之间能准确地相互理解,从而实现最大程度的互操作性。

1.1.3语义web出现的原因和可解决的问题1.1.4语义Web的主要功能语义Web 要能顺利工作,就要求计算机能结构化地组织信息和规则集合,以使计算机利用规则进行自动推理。

1.1.5语义Web的基本结构语义Web 体系结构是一个七层模型,其结构如图1 所示。

URI全球命名模式XML层作为语法层RDF层作为数据层本体层(Ontology Layer)作为语义层逻辑层(Logic Layer)提供了基于本体层上的智能推理规则证据层(Proof Layer)支持代理间通讯的证据交换。

一个本体描述了一个特定研究领域的一个形式化的、共享的概念化模型。

本体非常适合于描述互联网上各种不同的、分散的、半结构化的信息资源。

通过定义共享的、通用的领域理论,本体帮助人和机器明确的交流,支持语义级的交换,而不仅仅是语法级的。

逻辑层提供了规则与推导方法,从而便于在本体层上进行推理,得到有用的语义信息。

从一定的程度上讲,本体层定义的是否合理直接关系到推理的难易和结果的有效性。

而证据层则在此基础上使代理可以交换推理的结果。

为了检查这些结果,需要将各代理的内部推理机制转化为一种通用的证据表示语言。

比如,某个在线服务找到了李小姐的联系信息,而令人惊讶的是她在上海。

当然,你要核对一下,所以你的计算机让服务来证明它的回答,服务立即将其内在的推理理由翻译成语义网络的统一语言,你计算机中的界面引擎证实了这个李小姐确实符合你的查询要求,如果你还有疑问,它能显示出相关的网页。

基于时空数据的异构数据融合与集成算法研究

基于时空数据的异构数据融合与集成算法研究

基于时空数据的异构数据融合与集成算法研究摘要:随着时空数据的快速增长和多样化应用的需求,异构数据融合与集成成为了一个重要的研究领域。

在本文中,我们将介绍基于时空数据的异构数据融合与集成算法的研究进展。

首先,我们将阐述异构数据融合与集成的概念和意义,并介绍时空数据的特点和挑战。

然后,我们将分析当前研究中存在的问题和挑战,并提出一些解决方案和算法。

最后,我们将展望未来的研究方向和潜在的应用。

关键词:异构数据融合与集成、时空数据、算法、挑战、应用第一章引言1.1研究背景和意义随着互联网和移动设备的普及,以及传感器技术的发展,时空数据快速增长并呈现出多样化的应用需求。

时空数据包括了地理空间信息和时间信息,能够用于分析、预测和决策等多个方面。

然而,时空数据的异构性(如数据类型、格式、精度等的差异)给数据融合与集成带来了挑战。

1.2时空数据的特点和挑战时空数据具有以下特点:首先,时空数据具有多源性,包括了传感器数据、社交媒体数据、遥感数据等。

不同数据源之间存在差异,例如传感器数据采样频率高、遥感数据分辨率高等。

其次,时空数据具有大容量和高维度的特点,需要处理大规模的数据集。

再次,时空数据具有动态性和时序性,需要考虑数据的时变特性。

最后,时空数据还具有不确定性,包括了数据质量、不完整性、噪声等。

第二章异构数据融合与集成算法2.1异构数据融合与集成的概念和定义异构数据融合与集成是指将来自不同数据源的异构数据进行组合和整合,形成一个一致的数据集。

融合与集成的目标是提高数据的可用性、准确性和影响力。

异构数据融合与集成算法包括数据预处理、特征提取、数据匹配、数据融合、数据集成等步骤。

2.2异构数据融合与集成算法的分类和评估指标根据不同的数据源和数据类型,异构数据融合与集成算法可以分为静态数据融合和动态数据融合。

静态数据融合主要应用于空间数据的融合,动态数据融合主要应用于时序数据的融合。

对于静态数据融合,常用的评估指标包括数据一致性、数据完整性、数据精度等。

基于时空数据的异构数据融合与集成算法研究

基于时空数据的异构数据融合与集成算法研究

基于时空数据的异构数据融合与集成算法研究时空数据是指包含时间和空间信息的数据,如气象数据、交通数据、人口分布数据等。

异构数据是指具有不同结构、不同特征的多源数据,如传感器数据、遥感影像等。

在现实生活和各个领域的研究中,时空异构数据的融合与集成具有重要意义。

本文将探讨基于时空数据的异构数据融合与集成算法研究。

一、引言时空信息在现代社会中得到广泛应用,如交通管理、环境监测等领域。

然而,由于不同来源和不同类型的时空异构数据具有各自特点和局限性,单一源的时空信息往往无法满足实际应用需求。

因此,将多源异构时空信息进行融合与集成成为一种必要手段。

二、时空异构数据特点分析1. 数据来源多样性:不同领域和部门产生的时空信息具有各自特点。

2. 数据结构差异性:传感器采集到的离散点位数值与遥感影像中连续分布像素值存在差别。

3. 数据精度差异性:不同传感器或测量方法采集到的精度存在差别。

4. 数据时空关联性:时空信息之间存在一定的关联性,如交通数据和人口分布数据之间的关联。

三、时空数据融合与集成方法1. 数据预处理:对不同来源的时空异构数据进行预处理,包括数据清洗、去噪、插值等操作,以提高数据质量和一致性。

2. 数据融合:将不同来源和不同类型的时空异构数据进行融合,包括特征融合、模型融合等方法。

3. 数据集成:将融合后的时空信息与其他相关信息进行集成,形成更全面、更准确的综合信息。

四、基于统计方法的时空异构数据融合与集成算法1. 空间插值算法:通过利用已知点位值来估计未知点位值,如克里金插值法、反距离加权插值法等。

2. 时间序列分析算法:通过对时间序列特征进行分析和建模来估计未来时间点的数值变化趋势。

3. 空间统计模型:利用统计学原理建立数学模型,如回归分析、贝叶斯网络等。

五、基于机器学习方法的时空异构数据融合与集成算法1. 支持向量机:通过构建高维特征空间和最大间隔超平面来进行分类或回归分析。

2. 随机森林:通过构建多个决策树并进行集成学习来进行分类或回归分析。

《基于本体的教育资源异构数据集成的研究》范文

《基于本体的教育资源异构数据集成的研究》范文

《基于本体的教育资源异构数据集成的研究》篇一一、引言随着信息技术和数字化进程的推进,教育资源数字化与信息共享成为教育发展的重要方向。

然而,在现有教育资源的信息化管理中,不同来源的异构数据整合和利用一直是一个重要难题。

本研究基于本体理论,探讨教育资源异构数据集成的有效方法,为教育资源的整合和共享提供技术支持。

二、教育资源异构数据的特点与挑战教育资源异构数据主要指来自不同教育机构、不同系统平台以及不同格式的数据资源。

这些数据具有以下特点:数据结构多样、语义差异大、格式不统一等。

在整合这些异构数据时,面临的主要挑战包括:数据的一致性、准确性、语义互操作性和系统可扩展性等。

三、本体理论在教育资源异构数据集成中的应用本体是一种概念化的工具,用于描述领域知识及其相互关系。

在教育资源异构数据集成中,本体理论的应用主要体现在以下几个方面:1. 定义领域知识:通过构建领域本体,明确教育资源的概念、属性和关系,为数据整合提供统一的知识表示框架。

2. 数据映射与转换:利用本体对教育资源进行语义标注和映射,实现不同数据源之间的语义互操作性,从而完成数据的转换和整合。

3. 数据质量控制:通过本体对数据进行约束和验证,确保数据的准确性和一致性,提高数据质量。

四、教育资源异构数据集成的实现方法基于本体理论,本研究提出以下教育资源异构数据集成的实现方法:1. 数据预处理:对原始数据进行清洗、转换和标准化处理,为后续的数据集成奠定基础。

2. 本体构建:根据教育领域的实际情况,构建适合的领域本体,明确概念、属性和关系。

3. 数据映射与转换:利用本体对数据进行语义标注和映射,实现不同数据源之间的转换和整合。

4. 数据存储与查询:将整合后的数据存储到统一的数据仓库中,并提供灵活的查询方式,满足用户的不同需求。

五、实验与分析本研究通过实际案例进行实验验证,对基于本体的教育资源异构数据集成方法进行评估。

实验结果表明,该方法在数据一致性、准确性、语义互操作性和系统可扩展性等方面具有显著优势。

基于本体的异构数据集成模型的研究

基于本体的异构数据集成模型的研究

若修 改各子 系统则 会带来更 多的 问题 , 故它 的可扩
展 性 和 移 植 性 均 较 差 。
2 数 据 仓 库 集 成 技 术 ) 数 据 仓 库 集 成 技 术 亦 称 为 数 据 复 制 方 法 , 要 主
是建立 一个数据 仓库 , 参加集 成的各个 不 同的信 将
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混 合 本 体 方 法 克 服 上 述 两 种 方 法 的 缺 点 , 建 构 了 一 个 全 局 的 共 享 词 汇 集 , 含 了 领 域 内 基 本 的 术 包 语 , 每 一 个 数 据 源 都 有 自己 的本 体 描 述 。 且 本 文 研 究 的 是 基 于 混 合 本 体 方 法 的 异 构 数 据 集成模 型 。
基 于 本 体 的 异 构 数 据 集 成 模 型 的 研 究
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第 2期

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5 9
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基于本体和XML模式的异构数据集成方案探讨

基于本体和XML模式的异构数据集成方案探讨

2008年3月滁州职业技术学院学报M轧2008第七卷第l期J O U Rh'A L O F C H IgZH O U V O CA T I O N A L&T EC H N I CA L C O L L E GE V01.7N0.1==========================================================================基于本体和X M L模式的异构数据集成方案探讨金产。

季宏(1.中南大学信息科学与工程学院。

湖南长沙,410083;2.涛南科技学院计算机与信息科学系.湖南永州,425100)摘要:本文先从数据集成需要解决的问题入手,介绍了敷器象友的一般方法.提出7一绅基于畚体和X M L模式的异构数据集成方案.然后介绍了实现此方法的体系结构以及主要工作流程,表后探讨了其中的关键技术及实现。

关键词:本体;X M L模式;数据集成中图分类号:T F392文献标识码:A文章编号:1671—5993(2008)01-O O q)--(O1。

概述1.1本体1993年.C r uber给出了O at ol og'y(本体>一个最为流行的定义.即“O ntol ogy(本体)是概念模型的明确的规范说明”。

St u文r等认为O nt ol ogy是共享概念模型的明确的形式化规范说明,这主要包括4个方面含义:《1)概念模型:通过抽象出客观世界中一些现象的相关概念而得到的模型,其表示的含义独立于具体的环境扶态.(2)明确:所使用的概念及使用这些概念的约束都有明确的定义.(3)形式化:本体是计算机可读的。

(4)共享:本体中体现的是共同认可的知识。

反映的是相关领域中公认的概念集,针对的是团体而不是个体。

本体的目标是捕获相关领域知识,提供对该领域知识的共同理解,确定该领域内共同认可的词汇。

并从不同层次的形式上给出这些词汇(术语)和词汇之间关系的明确定义。

基于本体论的交通异构数据集成系统

基于本体论的交通异构数据集成系统

e h n e eman an bi t n x a d b lt ft es se n a c st iti a l ya de p n a ii o y t m. h i y h
K e wo ds no o y; e eo e e u t ;r f ci f r ain s se ; aai tg ain y r :o t l g h tr g n o sdaa ta n o m to y tm d t n e r t i o
(. in rn p r t nIfr t nC ne d a cdC nrl ytms a , e ig10 5 , hn ; 1Be igT a sot i omai e t A v n e o t s b B in 0 0 3 C ia j ao n o r oS e L j
21 年 第 1 0 0 9卷 第 3期
计 算 机 系 统 应 用
基于本体论 的交通 异构数据集成 系统①
刘文韬 1 陈智宏 1 许 焱 1 李 星毅 2
(, 1北京市交通 信息 中心 北京 1 0 5 ;. 0 32 北京交通大学 先进控制 系统研 究所 北京 1 0 4 ) 0 0 4 0
Absr c : Th sp p rd v lp r f chee o e e usd t e r to y tm s d o n o o y. t e e hn l g s ta t i a e e eo sataf tr g n o a ai g ai ns se ba e no t l g Isk ytc oo y i i nt o t lg o tucin. i y t m sa l o p o i e te s m a tce p a a in o y tm ai a ab a n oo y c nsr t o Th ss se i b et r v d h e n i x ln t fs se tcd t y me ns o o a pig fo l b lo t l g o p rilo t l g ,S ha ee o e e u aa a e i r n p r n o e fm p n r m g o a n o o y t ata n o o y O t th tr g n o sd tb s sta s ae tf rt h a p iai n ly r T ep o o e e o e uc sd v l pn i c ly i r v sd v lpig e ce c a d p lc to a e . h r p s d m t dr d e e eo ig df u t , mp o e e eo n f in y, h i i n

(计算机应用技术专业论文)基于本体的数据集成研究

(计算机应用技术专业论文)基于本体的数据集成研究
随着信息技术的迅速发展,产生了跨平台对多种类型的数据进行集成的要 求。随之也产生了许多新的技术,如微软的通用数据访问结构、三层集成方案、 Dc伽/c0RBA和利用XML进行集成等。中间件模式”1”通过统一的全局数据模型 来访问异构的数据库、遗留系统、Web资源等。中间件位于异构数据源系统(数 据层)和应用程序(应用层)之间,向下协调各数据源系统,向上为访问集成数 据的应用提供统一数据模式和数据访问的通用接口。各数据源的应用仍然完成它 们的任务,中间件系统则主要集中为异构数据源提供一个高层次检索服务。
on virus,and design a retrieval interface based on web.With 0111"retrieval system,user could exactly fmd out the solve to the virus,and 100k for

more information about it from checking the attribute similarity and figuring out the relationship between different virus.
KEY WORDS ontology,Description Logic,ontology retrieval,text relevance feedback

原创性声明 本人声明,所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究 工作及取得的研究成果。尽我所知,除了论文中特别加以标注和致谢 的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不 包含为获得中南大学或其他单位的学位或证书而使用过的材料。与我 共同工作的同志对本研究所作的贡献均已在论文中作了明确的说明。
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基于本体的空间数据集成技术郭黎,崔铁军,刘灿由,田新林,张威郑州测绘学院陇海中路66号450052gl_750312@摘要:本文简单论述了地理本体的基本概念、结构。

介绍了地理本体的建模方法。

提出了基于地理本体的空间数据集成框架,地理本体集成采用基于公共属性模板的多本体向标准本体集成的混合构架,进而实现数据的集成。

最后以水系要素中的“干出滩”类为例进行了实例研究,形象地展现了地理本体的集成过程及其数据的转换。

在解决数据语义异构性方面,地理本体的构建发挥了重要的作用。

基于本体的空间数据集成技术可以很好地实现不同数据之间的集成与共享。

索引关键词:地理本体 地理概念 语义 地理本体建模 地理本体集成引言从20世纪90年代末开始,本体概念及其思想引起了地理信息科学研究者的注意,许多国际学术组织和研究机构开展了一系列相关研究计划,地理信息科学界的许多国际学术会议也设立了与本体相关的讨论主题。

在地理本体基础理论研究方面,主要对地理本体理论构成、地理本体的人文调查与实验研究、地理本体的信息学研究,特别是地理本体的形式化描述语言和工具及本体创建和集成方法等方面进行了广泛而深刻的思索与探讨,并将地理本体理论与方法研究成果应用于地理信息集成、地理信息检索、道路寻找和智能体系统设计与开发、社会及生态环境研究等多个应用领域。

目前地理本体的应用研究主要集中在以下四个方面:(1)地理信息(数据)集成;(2)地理信息(数据集)发现与检索;(3)道路寻找系统研究;(4)其他应用研究。

不同地理信息(数据)的集成是近年来地理信息科学研究的一个主要内容,作为共享地理概念模型或地理认知模型的形式化说明,地理本体为地理数据提供了形式化语义说明,对于解决地理数据的语义异质性和实现语义层次上的互操作具有很大的潜在优势,通过地理本体可以在集成地理数据时将数据的语义也集成过来。

由于地理本体的这种优势,在GIS领域,已经有一些学者开始探讨基于本体的空间数据集成框架和方法。

1地理本体及地理本体建模1.1 地理本体的基本概念地理本体是指特定地理空间信息领域概念化模型或学科感知世界的明确的形式化规范说明。

所谓的信息领域,是指共享同一数字地理信息语言和空间要素定义的人群。

相同的信息领域共享相同的世界观和抽象模型、要素表达和元数据。

也就是说,地理本体是与特定地理空间信息领域相关联的。

概念化模型不同于通常意义上的概念模型,指的是人们对地理现实世界的多个抽象层次,包括地理认知世界、地理概念世界、地理空间世界、地理尺度世界及地理投影世界,等同于所谓的学科感知世界。

因此,地理本体既可以是地理认知模型或概念模型的显式形式化,也可以是逻辑层次或表达层次上地理模型明确的形式化说明。

1.2 地理本体的构成一个完整的地理本体应由概念或类、概念之间的关系、公理和实例四个组成部分或元语构成。

地理本体用于表示地理领域中的各种不同种类的事物,这些具有相同属性的地理实体或现象的集合在地理本体中被表示为“地理概念” 或“地理类型”。

地理关系指地理领域中不同的地理概念之间某种性质的联系。

地理概念之间的关系包括两大类,即语义关系和空间关系。

在地理本体中,公理指地理学领域中公认的地理规律、地学知识以及施加于地理概念及地理概念之间关系之上的一些规则或约束条件,以便进行地理推理,并保证地理本体的一致性和完整性,是地理本体的一个重要组成部分。

地理实例是指地理本体中概念或类的具体例子,也称为个体,如“长江”是“河流”概念的一个实例。

1.3 地理本体的建模方法地理本体建模是指根据特定的目的和应用需要,将地理领域中非形式化的地理知识(包括地理学家的经验知识、文本形式的地理学知识等)和地理空间模型通过一定的形式化方法来明确描述领域中各种概念(类)及其之间的关系、实例和公理,从而建立形式化地理本体的过程。

2基于地理本体的空间数据集成方法研究2.1 目前地理空间数据集成存在的问题目前地理空间数据的集成研究主要集中于物理实现和逻辑模型层次上的集成方法,是从数据本身入手来研究数据集成,是一种微观的数据集成研究。

数据是信息的外在表现,只有赋予了人的解释或理解即语义才有意义。

而现有的许多地理空间数据集成方法都存在一个共同的缺陷,即无法集成数据的语义,不能将源数据的含义完整地转换和集成到目标数据中。

2.2 基于地理本体的空间数据集成方法地理本体集成是基于地理本体的空间数据集成方法的核心和关键。

本论文采用所有本体都向某个标准本体集成方案(图2-1),即通过比较数据生产者地理本体与数据使用者地理本体中的概念之间的关系,并根据一定的规则在这两个本体的概念之间建立映射关系的过程。

图2-1 地理本体集成方案——向标准本体集成(1)地理概念语义关系的确定地理本体集成是以不同本体中概念之间的语义映射关系为基础的,概念之间语义关系的确定至关重要。

概念内涵是在概念层次上区别不同地理概念的关键,因此,地理本体集成中概念语义关系的确定也是以概念内涵的比较为基础的。

本体集成中来自两个不同本体的地理概念之间的语义关系主要有等价关系、父概念/子概念关系(包含关系或上义/下义关系)、交叉关系和不交关系四种。

(2)地理概念的集成规则对于上述四种语义关系,有以下几种集成规则:A、等价关系的集成规则;B、父概念/子概念关系的集成规则;C、交叉关系的集成规则。

在集成本体时,用户可以根据具体情况选择不同的集成规则,相应地可以产生不同的数据集成结果。

2.3、集成过程中的数据抽取与转换地理本体集成的最终目的是将数据生产者的地理空间数据集成到数据使用者的地理空间数据库中,从而服务于各种应用任务。

而地理本体的集成只是实现了概念层次上的语义关系映射,即定义了源本体中各个概念与目标本体(标准地理本体)中各个概念的语义等价、包含或包含于、交叉和不交关系,并没有实现空间数据的集成。

地理本体是独立于地理空间数据集的,即地理本体和空间数据是分别存储的。

因此,根据语义映射关系来实现底层空间数据的抽取和转换,从而最终实现地理空间数据的集成,必须在地理本体与相应空间数据集之间建立关联。

存在两个层次的关联关系:地理本体与空间数据集之间的关联关系及地理概念或类型与类或子类之间的关联关系。

有两种途径可以建立本体和数据集之间的关联关系:一是在地理空间数据集的元数据中明确指出其对应的地理本体名称或存储路径;二是在地理本体中明确指出使用该本体的地理空间数据集或要素类。

地理概念或类型与类或子类的关联关系也在地理本体中定义。

地理概念用概念名、内涵、外延、自然语言定义和标识码CID来描述,其中标识码的作用就在于建立地理概念与相应地理空间数据集或要素类中各个类或子类之间的关联关系。

在建立这两个层次的关联关系后,源地理本体的概念与目标地理本体的概念之间的映射关系就确定了。

源地理空间数据集向目标(集成)地理空间数据库中集成的约束条件,规定了源地理空间数据集的各个要素被抽取和转换到目标地理空间数据库的哪个要素类或子类中。

3水系本体的建立与集成示例3.1 水系本体的创建我们选取了水系中的“干出滩”类做实例演示。

源数据的分类分级采用地方的《1:5万矢量地形要素(DLG)内容及分类代码表》,标准地理本体采用《军用基础地理信息要素分类与编码》。

由于采用了不同的分类体系,两种数据中相同的地理概念之间或不同的地理概念之间会出现包含、交叉等关系,因而在数据转化过程中存在语义冲突。

首先,我们基于《军用基础地理信息要素分类与编码》为水系要素建立了目标本体SHOAL1,其对应的结构体系如图3-1A,基于《1:5万矢量地形要素(DLG)内容及分类代码表》建立了源本体SHOAL2,其对应的结构体系如图3-1B。

图3-1(A)水系本体SHOAL1;图3-1(B)水系本体SHOAL23.2 水系本体的集成地理概念的内涵属性表示了地理事物的本质特征,它是最接近于现实世界的,所以地理概念的内涵属性是确定概念之间语义关系的关键。

表3-1和3-2列出了这两个水系本体中“干出滩”概念的内涵属性描述。

然后对源本体中各个概念的内涵属性与目标本体中各个概念的内涵属性进行集合关系运算,并由内涵属性的集合关系确定相应概念之间的语义关系。

概念名 内涵属性干出滩 周期性淹没沙泥滩 周期性淹没、沙覆盖、泥覆盖沙滩 周期性淹没、沙覆盖泥滩 周期性淹没、泥覆盖沙砾滩 周期性淹没、沙砾覆盖砾滩 周期性淹没、砾石覆盖磊石滩 周期性淹没、磊石覆盖植物滩 周期性淹没、植物覆盖岩石、珊瑚滩 周期性淹没、岩石覆盖or珊瑚覆盖岩石滩 周期性淹没、岩石覆盖珊瑚滩 周期性淹没、珊瑚覆盖表3-1目标本体中干出滩的内涵属性描述概念名 内涵属性沙泥滩周期性淹没、沙覆盖、泥覆盖沙滩 周期性淹没、沙覆盖淤泥滩周期性淹没、泥覆盖沙砾滩、砾石滩周期性淹没、沙砾覆盖or砾石覆盖红树林滩周期性淹没、植物覆盖、红树林覆盖岩滩、珊瑚滩周期性淹没、岩石覆盖or珊瑚覆盖表3-2 源本体中干出滩的内涵属性描述通过对两本体中“干出滩”的内涵属性的分析与比较,图3-2显示了经过概念语义关系计算后得到的源本体的概念与目标本体的概念之间的语义关系。

两本体中“沙泥滩”、“沙滩”概念的语义是等价的,其中“淤泥滩”概念与“泥滩”概念语义也是等价的,只是命名不同而已。

目标本体的“沙砾滩”和“砾滩”包含于源本体的“沙砾滩、砾石滩”;源本体中“红树林滩”是目标本体中“植物滩”的子类,即两者为父/子关系。

图3-2 源本体与目标本体中“干出滩”概念之间的语义关系(SHOAL1与SHOAL2) 这样,通过计算源本体中所有概念或类型与目标本体中概念之间的语义关系并用集成规则定义它们之间的语义映射关系后,就完成了源本体向目标本体的集成或映射,源本体所对应的数据集就可以根据这种语义映射关系抽取、转换和集成到目标地理空间数据库中,从而最终完成数据的集成。

3.3 水系数据的转换与集成(1)、数据抽取与转换的机制首先,我们建立地理本体与空间数据集之间的关联关系。

地理概念用概念名、内涵、外延、自然语言定义和标识码CID来描述,其中标识码的作用就在于建立地理概念与相应地理空间数据集或要素类中各个类或子类之间的关联关系,如图3-3中的“虚线箭头”表示的就是这种关联关系。

例如:在源本体中,“沙泥滩”概念的CID为26036,在数据集中,水系类型的属性字段进行了统一编码,使所有沙泥滩或要素在该字段上的值为26036,这样就建立了地理概念与要素类或子类的关联关系。

除了这种一一对应关系外,也存在一个地理概念对应多个类或子类的情况。

例如,目标本体中“干出滩”概念就对应的“泥滩”、“沙泥滩”和“沙砾滩”等多个类。

这种一对多的关联关系一般是由于父概念/子概念关系造成的,因此,可以通过父概念/子概念关系来建立,例如,“泥滩”、“沙泥滩”和“沙砾滩”概念的CID分别为161208、161206和161209,对应数据集中类的水系类型编码字段值为161208、161206和161209,则“干出滩”概念(CID=161205)就对应编码为161208、161206和161209的三个类。

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