多源异构数据整合在信用系统中的应用研究

随着诚信建设进一步推广，信用系统建设越显重要。从分布异构数据库中提取有用数据以及数据整合，是信用系统的核心技术.文中介绍了分布异构数据库的特征和连接技术，以及数据交换技术。采用了TUXEDO／Q消息传递机制和SAX文档解析标准，使信用数据可靠传输和异构数据库得以无缝连接，实现了分布异构数据源系统的信用数据整合共享。得出了一种基于XML和TUXEDO的异构信用数据有效整合的方法。     

多源异构数据整合在信用系统中的应用研究

随着诚信建设进一步推广,信用系统建设越显重要。从分布异构数据库中提取有用数据以及数据整合,是信用系统的核心技术。文中介绍了分布异构数据库的特征和连接技术,以及数据交换技术。采用了TUXEDO/Q消息传递机制和SAX文档解析标准,使信用数据可靠传输和异构数据库得以无缝连接,实现了分布异构数据源系统的信用数据整合共享。得出了一种基于XML和TUXEDO的异构信用数据有效整合的方法。     

大数据环境下多源异构数据的访问控制模型

大数据平台具有开放性和共享性，但随着数据量不断增加且用户访问上下文环境复杂多变，RBAC模型难以满足大数据环境下细粒度、灵活的访问控制。针对这一问题，提出了大数据平台下多源异构数据的访问控制模型。该模型根据属性动态地确定角色权限，并构建基于数据组的层次结构，实现数据属性的简单管理。对该模型进行了形式化定义，阐述了在 Hadoop 平台中的实现和工作流程，并通过实验验证了所提方案的性能开销相对较小。     

多源异构数据库数据查询处理研究

针对多源敖据库之间的异构差异,分析和研究查询执行过程中的查询预处理、查询分解、查询优化相关问题,提出中间件体系结构的多教据库系统解决方法.查询预处理完成时全局查询语句的等价修改,辅助查询分解执行,提高其效率,查询分解将全局查询分解为可在局部数据库上执行的局部查询,同时尽可能保证取回全局查询相关数据,井给出查询分解方法及优化算法.     

多源异构大数据平台的建设及应用

针对公安机关使用的信息系统普遍存在"数据壁垒",不利于侦查办案的实际问题,设计并实现了多源异构大数据平台.该平台能够实现侦查、治安、交管等多类业务系统结构化、非结构化、半结构化异构数据的有效汇集整合,通过数据处理、目录管理、分析研判等功能,解决由于数据无法有效利用而导致"信息孤岛"、无法服务于侦查破案的问题.该平台应用...     

移动地理信息系统中的多源异构数据融合模型

为了提高移动地理信息系统在野外数据采集过程中对多源异构数据的组织管理效率,在分析现有方法局限性和数据自身结构的基础上,提出一种基于可交换图像文件(EXIF)原理以数字图像为载体融合空间位置信息和一般形式属性的数据模型。该模型将关联的空间位置和一般属性嵌入到数字图像的物理结构中,从而实现关联数据的高度整合。基于该模型设计开发了野外数据采集系统,系统应用于农业资源管理与决策分析领域,验证了模型的有效性和实际效果。     

多源异构传感通信大数据的融合调度算法

本文研究了在能量受限条件下服务于多种类型的数据处理和传输的多源异构通信簇交通传感器节点系统的最优大数据的融合调度控制问题。传统方法需要大量关于系统动态的统计信息,并且求解效率低。使用针对更新帧的李雅普诺夫优化技术,本文设计了一种新的在线多源传感通信大数据融合调度算法来克服以上困难。仿真实验表明所设计算法稳定、鲁棒,为后续利用交通传感器网络传输大规模数据奠定基础。     

多源异构数据的实体匹配方法研究

近年来,针对多源异构数据的实体匹配问题,已经有诸多学者提出不同的解决方法。然而,这些方法几乎都集中在RDFS或OWL等语义框架下进行实体匹配,不具有通用性。此外,针对多数据源实体匹配问题,目前主流解决方式是将其转换为多组两两数据源的实体匹配问题,该种方式直接进行两两匹配的计算复杂度过高,且没有从多数据源全局的角度分析问题。从这些问题出发,提出了一种的实体匹配方法,利用了实体中普遍存在的名称、属性和上下文信息,构建多种索引,缩减计算空间同时生成高质量的候选集;还定义了度量实体相似度的计算方法,有效地判别了实体对是否匹配。并根据实体间边的权重以及互斥关系,提出一种基于图划分的优化算法,划分多个等价实体构成的集合。从互联网中抓取商业领域下品牌和人物类别的真实数据进行实验测试,实验结果表明该方法取得了良好的效果。     

基于XML的异构多源数据查询

研究基于XML的异构多源数据查询处理方法.通过引入虚拟全局视图方式以及将LAV(local as view)方法应用于全局视图和局部视图的关系当中来实现异构多源数据查询处理.此外,还研究了支持XML查询处理的XQuery正规化规则及在不同情况下转换FLWR的策略.     

异构云计算海量多源数据在线共享方法

异构云计算中的数据多源化严重，传统数据共享方法难以统一数据的格式，导致共享过程中学习泛化能力较弱，影响了最终的数据共享结果。对此设计一种异构云计算海量多源数据在线共享方法，为使异构云计算中海量多源数据实现精准在线共享，首先将多源数据的格式进行归一化转换，提取数据的特征矩阵进行坡度归一化，设计数据在线共享接口，实现异构云计算中海量多源数据的在线共享。共享方法性能测试结果表明，相同测试环境下，设计的数据在线共享方法共享数据量最高，ER与F1的平均值最低，说明设计的异构云计算海量所有数据的在线共享方法在数据共享的过程中泛化能力更好。     

多源异构环境下数据同步复制技术的研究

针对多源异构环境下数据的特点,提出一种数据同步复制新方案。该方案解决了多源异构环境下数据库的访问,数据的获取与复制,动态数据源的处理以及同步过程中数据冲突与同步的实时性等问题。最后将所提出的方案应用于某省高速公路车辆监控系统中,达到了实际应用要求,表明了该方案的正确性与有效性。     

多源异构数据融合驱动的股票指数预测研究

现代信息技术的广泛应用使得资本市场投资者能够获得更及时、更有价值的信息,也更容易受到金融论坛、专业投资网站的影响。融合资本市场的多源异构数据对股票指数进行预测成为该领域的研究热点。提出了一种基于多源异构数据的长短期神经网络（Long Short-Term Memory,LSTM）模型,通过对融合资本市场交易数据、技术指标数据、投资者情绪三种源数据的量化来预测股票指数的走势。提出了一种可以提取深度情感特征的卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNN）情感分析模型,构建了投资者情绪特征模型。利用“上证50指数”数据进行实验,结果显示：LSTM模型的预测准确率比传统模型更为优秀,数据源的增加也对模型准确率的提升有较大贡献,验证了该方法的可行性和有效性。     

基于本体的多源异构数据集成方法研究

本体是描述概念及概念之间关系的概念模型,通过概念之间的关系来描述概念的语义.作为一种有效表现概念层次结构和语义的模型,本体在异构数据集成中得到广泛的应用.文章提出一种利用本体进行异构数据集成的方案,给出了集成系统的总体设计框架,对本体创建、本体映射等关键技术进行了研究和设计,并使用OWL描述本体及进行推理.     

多源异构海量数据实时处理平台研究与应用

目前许多业务部门以多种形式记录各种海量且异构多源的业务数据,在进行高端决策时,对数据的读取及多维计算分析等方面效率较低,特别是对具有"时空"特性的数据处理。针对这类数据的多源异构性、海量性、高度时空性等特点,结合数据实时性需求,设计并实现了"多源异构海量数据实时处理平台"。该平台从多途径实时获取、处理多种海量数据文件,并实时保存到数据库,方便其他各业务系统更加直接、实时地使用各种实时数据,最终实现各业务系统间的多源异构海量数据的实时共享,同时该平台对其他领域的复杂数据处理也具有很好的参考价值。     

基于多目标优化技术的多源异构数据分类研究

针对多源异构数据不平衡分类问题,论文建立了自适应多目标群交叉优化(AMSCO)算法来处理并行采样两个类时的类不平衡数据集。以重新平衡数据集时间最优为目标,采用两种群优化算法逐步找出特定分类器的最佳性能。将少数类样本合成过抽样技术(S MOTE)扩展为OSMOTE用于将少数多源异构数据扩充到适当的数量,结合群实例选择(S IS)有用的实例来过滤大部分多源异构数据。实验结果表明,所提出的算法能够提高多源异构数据分类模型的可信度并保持较高的准确性。     

基于XML中间件的企业异构数据整合系统的实现

以某大型钢铁公司经销网络系统为对象,针对其中异构数据的分布情况和存在的问题,在分析了基于XML的中间件技术在数据共享与交互上所具优点的基础上,设计并实现了基于XML中间件的异构数据整合系统(XML Middleware based Heterogeneous Data Harmonization System,简称XMHDHS)。文章详细阐述了系统实现的关键技术。     

基于邻域相似性的多源异构大数据属性约减方法

针对网络多源异构大数据之间领域关系难以界定导致运算量较大的问题，提出基于邻域相似性的多源异构大数据属性约减方法。首先，基于多源异构大数据进行分析，根据边界域理念及邻域相似性提出属性重要度度量方法；其次，结合邻域粗糙集提出多源异构大数据的属性约减算法；最后，进行实验对比分析。实验结果表明，该方法可对多源异构大数据属性进行约减，且约减后的分类准确率更高，优于对比方法，具有良好的应用性能。     

智慧养老平台中多源异构数据融合技术研究

智慧养老系统由于其管理关系到多元异构数据,对于目前智慧养老系统存在的数据存储、扩展能力、存储类型等方面的缺陷,通过云数据、云计算在智慧养老系统中的运用,将Hadoop云平台应用到智慧养老系统多源异构数据融合中,实现养老数据的云查询、云存储。首先研究智慧养老系统的数据多元性,进而分析多元数据特点,将其划分成空间数据、医学影像、属性数据三方面,进而针对性的设计空间数据存储、空间数据检索、医学影像检索、属性数据索引等。利用多元异构数据融合技术来实现相关数据的写入和查询。     

基于LINQ的多源异构数据查询中间件

针对信息安全开发与研究工作对多源异构数据查询的需求,分析网络安全数据源的数据结构特点,设计并实现一套多源异构数据查询中间件系统.系统应用并扩展LINQ技术,通过查询语句解析、名称映射、特定表达式目录树生成和结果集处理等步骤,实现透明查询,并且支持包括常用数据库、XML和JSON等格式在内的多种数据源,同时易于扩展和二次...     

基于多源异构数据的查询分解算法

为解决全局查询无法直接查询异构数据源问题,提出将全局查询分解为针对异构数据源子查询的解决方案。设计面向多数据源异构数据的全局查询分解算法和子查询重构算法。全局查询分解算法基于JavaCC及JJTree工具将全局查询语句抽象成语法树。子查询重构算法遍历语法树,根据节点类型采用不同的重构算法,构造出针对不同类型数据源的子查询语句。