deep+web环境下多源模式匹配方法的研究

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1、国内图书分类号：TP311.132国际图书分类号：654工学硕士学位论文DeepWeb环境下多源模式匹配方法的研究万方数据工学硕士研究生导师申请学位级别学科、专业所在单位授予学位单位：李颖：刘国华教授：工学硕士：计算机应用技术：信息科学与工程学院：燕山大学ClassifiedIndex:TP311.132U.D.C.:654DissertationfortheMasterDegreeinEngineeringRESEARCHONMULTIPLESOURCESSCHEMAMATCHINGMETHODINTHEDEEPWEB

2、Candidate:Supervisor:AcademicDegreeAppliedfor:Speciality:University:LiYingProf.LiuGuohuaMasterofEngineeringComputerApplicationTechnologyYanshanUniversity万方数据燕山大学硕士学位论文原创性声明本人郑重声明：此处所提交的硕士学位论文《DeepWeb环境下多源模式匹配方法的研究》，是本人在导师指导下，在燕山大学攻读硕士学位期间独立进行研究工作所取得的成果。据本人所知，论文中除已

3、注明部分外不包含他人已发表或撰写过的研究成果。对本文的研究工作做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式注明。本声明的法律结果将完全由本人承担。作者签字：日期：年月日燕山大学硕士学位论文使用授权书《DeepWeb环境下多源模式匹配方法的研究》系本人在燕山大学攻读硕士学位期间在导师指导下完成的硕士学位论文。本论文的研究成果归燕山大学所有，本人如需发表将署名燕山大学为第一完成单位及相关人员。本人完全了解燕山大学关于保存、使用学位论文的规定，同意学校保留并向有关部门送交论文的复印件和电子版本，允许论文被查阅和借阅。本人

4、授权燕山大学，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文，可以公布论文的全部或部分内容。保密□，在年解密后适用本授权书。本学位论文属于不保密□。（请在以上相应方框内打“√”）作者签名：导师签名：日期：日期：年年月月日日万方数据摘要DeepWeb的流行使得集成deepWeb中隐藏的海量信息成为数据集成领域的研究热点。而集成deepWeb中隐藏的海量信息，首先要对deepWeb的查询接口进行匹配。因此，作为deepWeb数据集成过程中的关键操作，多源模式匹配方法逐渐成为模式匹配领域的热点课题。本文在对国内外多源模式匹配方

5、法的研究现状进行综合分析的基础上，从一个全新的角度对多源模式匹配方法进行了研究，具体内容如下。首先，本文简要介绍了元查询系统和多源模式匹配方法的概念，分析了多源模式匹配方法与一般的模式匹配方法的异同，介绍了本课题所基于的模型构建和复杂匹配的相关概念，为本文的全面展开奠定了基础。其次，在现有多源模式匹配方法的基础上，提出了一种改进的基于素数的多源模式匹配方法，弥补了现有多源模式匹配方法的不足，给出了具体的算法和相应的时间复杂度分析，并通过具体实例对算法进行了说明。再次，针对deepWeb数据源和匹配结果的特点，提出了一种基于知

6、识的多源模式匹配方法，通过为每个deepWeb领域建立匹配知识库，在匹配过程中充分利用已有的匹配知识，缩短匹配时间。给出了基于知识的多源模式匹配方法的具体实现算法和相应的时间复杂度分析。最后，在四个领域deepWeb数据源上对上述算法进行了实验验证，并对实验结果进行了分析。关键词deepWeb；数据集成；模式匹配；多源；素数；知识万方数据AbstractWiththeprevalenceofdeepWeb,integratingthelargeamountofinformationhiddeninthedeepWebhasb

7、ecomethefocusofdataintegrationarea.IntegratingthedeepWebneedsmatchingthequeryinterfacesofthedeepWebfirstly.SoasthekeyoperationindeepWebdataintegration,multiplesourcesschemamatchingmethodbecomesthefocusofschemamatchingarea.Basedonthesyntheticalanalyzationofthecurren

8、tsituationofmultiplesourcesschemamatchingmethod,thepaperstudiesthemultiplesourcesschemamatchingmethodfromacompletelynewperspective.Theresearchmen