基于异构数据融合的数据库智能集成方法

摘要

目前研究的数据库智能集成方法存在的集成精度低、集成时间长、数据失效率高、集成效果差等问题,该文研究了一种基于异构数据融合的数据库智能集成方法。采用权重平均法、D-S证据理论法和投票表决法实现复杂的异构数据融合,对来自不同数据源的多方数据进行协同处理,减少数据库数据的冗余现象,综合互补数据信息,明确数据间的关联性,便于提取协同信息。并通过建立公共模型、明确查询处理器的查询分配,确立数据库的关系模式,便于数据库的管理,同时制定详细的数据查询流程,以快速且准确地响应用户查询需求,完善数据库的集成功能,并促进异构数据融合技术的进一步发展和应用。实验结果表明,基于异构数据融合的数据库智能集成方法能够有效提高集成精度,缩短集成时间,降低数据失效率。