关系数据库模式和本体间匹配方法的研究与实现

摘要

经过近十年的发展，语义Web在许多应用领域取得了阶段性的成功，但是它距离真止的实际应用仍有一个很长的过程。一个主要原因在于，目前Web上绝人多数数据仍然以关系数据库的方式存储，使得以本体为基础的语义Web应用程序难以便捷地访问和操纵这些数据，以至于限制了语义Web的发展。因此，如何在语义Web环境下实现关系数据库和本体间的互操作是语义Web研究中的一个重要问题，其中的一个关键技术是实现关系数据库模式和本体间的匹配。 针对上述研究问题，本文将基于虚拟文档的本体匹配方法应用于关系数据库模式和本体之间的匹配，特别地，提出了一种针对关系数据库模式的虚拟文档构建方法。该匹配方法的主要思想是构建待匹配关系数据库模式和本体中元素的虚拟文档，利用向量空间模型计算虚拟文档之间的相似度，从而得到对应元素之间的相似度。该方法的技术特点在于，虚拟文档构建过程中，不仅考虑元素自身的描述信息，还引入相邻元素的描述信息。这样的优点是，在考虑元素语言学特征的同时，还在一定程度上考虑了关系数据库模式和本体的结构特征。 另外，本文还尝试了一种基于中间模型的匹配方法，其主要思想是通过引入中间模型，协调关系数据库模式和本体在模型上的差异。该方法首先将关系数据库模式和本体分别转换为中间模型，然后在中间模型的基础上，基于初始匹配对，采用基于结构的相似度传播算法，进一步计算元素之间的相似度。 基于以上两种方法，本文设计实现了一个关系数据库模式和本体间的自动匹配工具MASON。实验表明，通过构建虚拟文档的方式实现关系数据库模式和本体间的匹配是一种行之有效的方法，而基于中间模型的匹配方法效果一般，对匹配效果地提升有限。

目录

文摘

英文文摘

声明

第一章绪论

1.1研究背景

1.2问题描述

1.2.1关系数据库模式、本体以及两者间的匹配

1.2.2关系数据库模式和本体间匹配的难点

1.3研究内容

第二章相关工作

2.1关系数据库模式和本体间的映射

2.1.1映射方法分类

2.1.2映射工具

2.2数据库模式之间的匹配、本体之间的匹配

2.2.1基于语言学的匹配方法

2.2.2基于结构的匹配方法

2.2.3基于实例的匹配方法

2.3 小结

第三章一种基于虚拟文档的匹配方法

3.1概述

3.2向量空间模型

3.3虚拟文档的构建

3.3.1关系数据库模式中元素的虚拟文档构建

3.3.2本体中元素的虚拟文档构建

3.4通过虚拟文档进行匹配

3.5 小结

第四章一种基于中间模型的匹配方法

4.1概述

4.2中间模型的定义

4.3转换规则

4.3.1关系数据库模式到中间模型的转换规则

4.3.2本体到中间模型的转换规则

4.4通过中间模型进行匹配

4.4.1基于结构的相似度计算

4.5 小结

第五章MASON的设计与实现

5.1概述

5.2概要设计

5.2.1系统体系结构

5.2.2功能模块

5.3具体实现

5.3.1预处理模块的实现

5.3.2匹配器LM的实现

5.3.3匹配器SM的实现

5.4 小结

第六章实验分析

6.1评估方法和测试用例

6.1.1评估方法

6.1.2测试用例

6.2实验结果与分析

6.2.1 LM的实验结果与分析

6.2.2 SM的实验结果与分析

6.2.3 MASON的实验结果与分析

6.3 小结

第七章总结与展望

7.1工作总结

7.2展望

致谢

参考文献

在读期间参加的科研项目及发表的论文