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基于BP神经网络的数据库模式匹配方法研究

刘杰  李伟光  刘振广  
【摘要】:实现异构数据库间的数据集成,关键问题就是找出数据库间的相同属性。目前的方法主要是通过比较所有属性进行属性匹配,导致匹配空间过大,影响了匹配效率与精度。本文提出了如下算法:首先通过BP神经网络进行相似表匹配,然后在每组相似表内部进行属性匹配,最后为了防止遗漏其它匹配,将剩余属性再次进行匹配。同时,在属性匹配阶段交换源数据集中属性与目的数据集中属性,形成两个异构网络,然后取两个异构网络的交集,这种方法能更好的过滤掉干扰匹配。实验结果表明了该算法减小了匹配空间,并且提高了匹配效率与精度。

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