基于CWM的元数据集成中形式化推理技术的研究

摘要

在使用公共仓库元模型(CWM)进行元数据集成的过程中,参与集成的团体的不同经验以及描述数据的不同视角不可避免地带来元数据的冲突和冗余等问题,然而CWM的图形化特点使之缺乏精确的语义,所以如何在其上进行推理以自动发现这些问题至今没有得到很好的解决.本文研究了利用描述逻辑,一个一阶谓词逻辑的可判定子集,形式化CWM元模型和模型并进行推理的方法,将一致性检测分为水平一致性和演化一致性进行分别处理,在处理演化一致性的过程中对CWM元模型进行了扩展,使之支持元数据的版本能力从而能够推理由于演化引起的不一致问题,然后利用推理引擎LOOM对两种情形进行推理检测以发现不一致信息,取得了令人满意的结果,表明本文提出的方法是可行的.