基于DBSCAN聚类算法的多模式匹配

模式匹配在很多数据库相关领域中有着广泛的应用,例如数据集成、数据空间以及数据仓库。传统的匹配技术主要研究两个属性之间的匹配任务,而忽略了多个属性间的匹配任务。针对这一问题,提出一种基于DBSCAN聚类算法的多模式集成技术。该方法将关注多个属性之间语义对应关系的发现,相对于两个属性之间对应关系的发现,这将是一个更加复杂的问题。主要研究思路是将每个属性看成向量空间中的一个点,然后利用聚类技术将这些属性划分到不同的集合中,在同一个聚类中的属性具有相似的语义。同时,利用Web结构信息源来提高模式匹配结果的质量。最后,通过大量的实验来验证该方法是有效的并具有较好的性能。

MULTI-SCHEMA MATCHING BASED ON DBSCAN CLUSTERING ALGORITHM