【摘 要】
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发现数据之间的语义相关性是实现企业信息集成的前提。为克服单一匹配算法难于适应复杂应用环境,提高语义发现的自动化程度,文章提出一种基于混合模式匹配策略的企业信息语义
【机 构】
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西北工业大学现代设计与集成制造教育部重点实验室
【基金项目】
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国家863计划(2002AA414210,2009AA04Z122),, 国家博士点基金(20030699032)资助
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发现数据之间的语义相关性是实现企业信息集成的前提。为克服单一匹配算法难于适应复杂应用环境,提高语义发现的自动化程度,文章提出一种基于混合模式匹配策略的企业信息语义相关性发现方法。在该方法中,定义关系模式作为企业数据源的统一描述和输入,首先通过复合名称匹配过程,计算特征元素名称之间的相似度,然后将匹配结果输入基于神经网络的特征综合信息分类器,实现特征元素的聚类。
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