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研究生:王啟任
研究生(外文):Chi-jen Wang
論文名稱:以類神經網路運用資料庫綱要與實例統計值進行資料庫間之屬性比對
論文名稱(外文):Identifying attribute correspondence among databases with database schemas and instance statistics using neural network
指導教授:施學琦施學琦引用關係
學位類別:碩士
校院名稱:國立雲林科技大學
系所名稱:資訊管理系碩士班
學門:電算機學門
學類:電算機一般學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2008
畢業學年度:96
語文別:中文
論文頁數:102
中文關鍵詞:識別屬性相似性資料庫整合類神經網路
外文關鍵詞:database integrationidentifying attribute corr
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由於資訊爆發年代的到來,並且伴隨著資訊科技的進步,利用資料庫管理系統來有效管理企業的資訊,並加以保存以視為企業的資產,已經成為目前企業非常重要的競爭優勢。
正因為資訊如此的重要,連帶地由於企業資料量不斷地快速成長,使得企業內各部門必須添購部門內部獨立使用的資料庫系統,然而這些資料庫系統的購買卻因為不同預算與不同時間,由不同部門所購買,再加上購買後因為不同目的與不同用途,資料庫系統的規劃是由不同的人所規劃出來,這些因素都已造成資料庫產生異質性。而在企業外部,更因為企業雙方本來就是不同的個體,使得企業雙方資料庫系統的差異程度將更為擴大。
近年來,由於電腦系統與網路環境逐漸地走向開放式的趨勢,再加上網際網路服務的迅速擴展,各行業例如:金融業、電信業、圖書資訊…等行業,紛紛朝向以整合的型態來發展,以提昇其服務品質。因此資料庫的整合亦勢在必行,而目前資料庫整合方法的綱要整合程序中,識別屬性相似性將是最關鍵基本的步驟之一,而許多屬性識別的研究中,類神經方法的使用將不會發生在某個資料庫整合問題上可行,然而卻可能在其他的資料庫整合問題上發生問題。因此本研究的目的在於利用資料庫的後設資料與其實例的統計資料,以類神經方法發展出一個半自動化的屬性識別程序,以比對出資料庫相似的屬性,並且希望它是一套標準的程序,能夠用來解決資料庫整合的問題。最後在我們的實驗中亦證明本研究所提出的方法為確實有效的方法。
With the advent the information explosion and the development of information technology, the use of a database management system for business information management and storage has become an asset for business, thereby providing the most important business competitive advantage.
Because the importance of information and business information is continuously increasing, every business department must buy a new database for operating independently. Different departments have different budgets for purchasing a new database. Further, each department purchases the database at different times and uses it in a different way; hence, it was planed with different people. As a result, the database becomes heterogeneous. In the worst cases, outside the business circle, the database is handled by individuals from different business, which makes the database more heterogeneous.
In the recent years, since the use of computers and internet service has spread widely, industries such as those related to finance, telecommunication, and library have integrated databases in order to improve service quality. Further, the database integration must be imperative. In the process of database integration, identifying attribute correspondence is one of the important basic processes. . In many identifying attribute correspondence methods, neural network method may not occur that work for one pair of databases integration and doesn’t work for other pairs of databases integration. The goal of this study is to use database metadata and database, e.g., statistical data obtained using a neural network, to develop a semiautomatic process to match similar attributes. This is a standard process and can also be used to solve the database integration problem. Finally, the proposed method is experimentally proved to be an effective method.
中文摘要 i
英文摘要 ii
誌謝 iii
目錄 iv
表目錄 vi
圖目錄 vii
一、緒論 1
1.1 研究背景 1
1.2 研究動機 2
1.3 研究目的 3
1.4 研究貢獻 4
1.5 研究限制 4
二、文獻探討 6
2.1 類神經網路 6
2.1.1 自組織映射圖類神經網路 9
2.1.2 倒傳遞類神經網路 11
2.2 異質資料庫系統衝突因素與整合分類概觀 14
2.2.1 異質資料庫系統衝突因素 14
2.2.2 異質資料庫系統整合上的分類 18
2.3 以資料庫實例為基礎之屬性識別方法 18
2.3.1 Instance-based method 18
2.3.2 SEMINT tool 21
2.3.3 SMDD method 23
2.3.4 Combined Approach to Attribute-Matching 24
2.3.5 整合異質資料庫以實作於電子商務 24
三、研究方法 26
3.1 屬性比對程序 26
3.2 相對次數變數的取用 28
3.3 資料正規化 46
四、實作與實驗評估 49
4.1 變數取用過程與特殊處理案例 49
4.2 自組織映射圖類神經網路實作 51
4.3 倒傳遞類神經網路實作 52
4.4 效能評估 54
五、結論與未來方向 56
參考文獻 58
附錄一 60
附錄二 78
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