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題名 | 資料庫綱要整合中屬性語意關係預測之研究=Attribute Correspondence Identification for Supporting Schema Integration |
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作者 | 鄭滄祥; 魏志平; | 書刊名 | 資訊管理展望 |
卷期 | 5:2 2003.09[民92.09] |
頁次 | 頁51-69 |
分類號 | 312.49 |
關鍵詞 | 資料庫整合; 綱要整合; 分類分析; 類神經網路; 決策樹歸納學習; 資料類別不對稱性; Database integration; Schema integration; Classification analysis; Neural network; Decision tree induction; Data skewness; |
語文 | 中文(Chinese) |
中文摘要 | 當企業進行整體性資訊的擷取與系統再生及擴充時將遭遇整合異質資料庫的問 題。由於快速、正確地預測屬性間的語意對應關係可以有效地提升資料庫整合的效率, 因此許多學者利用屬性名稱、文字間的語意知識、屬性規格定義以及屬性的內容值統計 特徵等各類資訊,提出許多屬性語意對應關係的預測方法。本研究考量了屬性的內含語 意以及具有語意對應關係之屬性配對的稀少性,以屬性的名稱、規格定義或內容值特徵 作為屬性關係預測的資訊基礎,利用監督式學習法配合多專家分類器建構法建立可預測 屬性間語意對應關係的自動化機制。實驗結果顯示,分別以倒傳式類神經網路及C4.5 決策樹所建構的兩種多專家分類器中,利用類神經網路所建構的多專家分類器具有較佳 的預測效能。另外,合併使用源自於規格定義(含屬性名稱)與內容值特徵的兩類預測變 數所建構之預測模式具有最佳的預測效能。 |
英文摘要 | Schema integration is an essential yet challenging research issue concerning the integration of heterogeneous databases or information systems reengineering. To facilitate schema integration, correspondences between attributes in different databases need to be identified. In this study, we proposed a supervised learning approach, based on the use of attribute specifications and content characteristics, for supporting the identification ofattribute correspondences. In addition, the proposed approach incorporated the multi-classifier approach to addressing the challenge of a highly skewed class distribution between correspondent attribute pairs and non-correspondent attribute pairs. Empirical evaluation results suggested that the backpropagation neural network technique outperformed a decision tree induction method (specifically, C4.5). In addition, the use of attribute specifications together with content characteristics as input attributes resulted in the better predictive accuracy. |
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