视图发布是数据交换的主要手段,但目前视图的维护基本上仍采用手工操作,即当源模式发生变化时,这些变化由相关人员找出,然后决定如何对发布的视图进行相应的更新。因此,视图维护的自动化问题是当前模型管理研究领域中的一个重点,而模式匹配是视图维护自动化过程中的关键一步。本文对模型管理中模式匹配技术进行了综合分析,在此基础上,提出了两种新的模式匹配算法,然后把它们应用到所设计的XML视图维护的原型系统中。具体内容如下:首先,对模式匹配算法——Similarity Flooding(简称SF)进行了分析,指出了该算法的不足和局限性,提出一种改进的SF算法——ExtendMatch算法,并进行了算法分析。与SF算法相比,ExtendMatch算法具有更广阔的应用领域。其次,对基于不透明列名和数据值的模式匹配算法进行了研究,分析该算法的执行过程,对算法进行了优化和改进,解决了计算量过大的问题,与原算法相比,改进后的算法简化了算法的计算过程,降低了时间复杂度,提高了算法的性能。再次,借鉴基于不透明列名和数据值的模式匹配算法的思想,提出一种新的模式匹配算法——OTTSM (Opaque to Transparent Schema Matching)算法,将模式中不透明的列名和数据值,利用交互信息值转化成透明的数据值,再根据交互信息在区间上的分布情况进行匹配。此外,讨论了该算法在数据库信息安全中的应用。最后,用实验对算法进行了验证,并利用所提出的算法解决XML视图发布的维护问题,设计了一个原型系统方案。