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公开(公告)号：CN102063489B
公开(公告)日：2012-12-19
申请号：CN201010613046.2
申请日：2010-12-29
Applicant: 东北大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 一种基于隐含分类信息的模式匹配方法，属于数据库技术领域，包括发现源数据实例的可能分类、寻找分类属性和为属性匹配关联相应的过滤条件三个步骤。本发明限定了属性匹配的应用范围，提高数据交换的质量，相比于传统的Context-Based技术，本方法从数据实例中寻找真正的分类信息，来进行约束条件的构建，而不依赖于显示分类属性；不论源模式中是否存在显示分类属性，本发明中的方法都能从实例数据中提取约束信息，限制属性匹配，提高数据转换质量。
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公开(公告)号：CN101408901B
公开(公告)日：2010-07-14
申请号：CN200810229043.1
申请日：2008-11-26
Applicant: 东北大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 一种基于主题词条的跨类型数据的概率聚类方法，属于数据库领域，包括以下步骤：(1)定义主题词条的类型；将跨类型数据分为主题相关词条、主题半相关词条和主题不相关词条；(2)对每类词条分配概率；(3)用概率表示数据主题；(4)构建数据的主题词条概率相似性矩阵M；对步骤(3)中跨类型数据的任意两个数据dx和dy，计算dx和dy任意两种描述形式的相似度，将相似度大于某一阈值的相似性的概率相加，将任意两个数据的直接相关概率存储在矩阵M中；(5)基于矩阵M构建聚类模型Mc；(6)基于聚类模型Mc的聚类方法。本发明利用与主题相关的词条项的相似性来对跨类型数据进行聚类，提高了数据聚类的精度，减少了聚类时间。
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公开(公告)号：CN102063489A
公开(公告)日：2011-05-18
申请号：CN201010613046.2
申请日：2010-12-29
Applicant: 东北大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 一种基于隐含分类信息的模式匹配方法，属于数据库技术领域，包括发现源数据实例的可能分类、寻找分类属性和为属性匹配关联相应的过滤条件三个步骤。本发明限定了属性匹配的应用范围，提高数据交换的质量，相比于传统的Context-Based技术，本方法从数据实例中寻找真正的分类信息，来进行约束条件的构建，而不依赖于显示分类属性；不论源模式中是否存在显示分类属性，本发明中的方法都能从实例数据中提取约束信息，限制属性匹配，提高数据转换质量。
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公开(公告)号：CN101408901A
公开(公告)日：2009-04-15
申请号：CN200810229043.1
申请日：2008-11-26
Applicant: 东北大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 一种基于主题词条的跨类型数据的概率聚类方法，属于数据库领域，包括以下步骤：(1)定义主题词条的类型；将跨类型数据分为主题相关词条、主题半相关词条和主题不相关词条；(2)对每类词条分配概率；(3)用概率表示数据主题；(4)构建数据的主题词条概率相似性矩阵M；对步骤(3)中跨类型数据的任意两个数据dx和dy，计算dx和dy任意两种描述形式的相似度，将相似度大于某一阈值的相似性的概率相加，将任意两个数据的直接相关概率存储在矩阵M中；(5)基于矩阵M构建聚类模型Mc；(6)基于聚类模型Mc的聚类方法。本发明利用与主题相关的词条项的相似性来对跨类型数据进行聚类，提高了数据聚类的精度，减少了聚类时间。
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