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Semantic Correspondence of Database Schema from Heterogeneous Databases using Self-Organizing Map 원문보기

전기전자학회논문지 = Journal of IKEEE, v.12 no.4, 2008년, pp.217 - 224  

Dumlao, Menchita F. (College of Engineering, Hannam University) ,  Oh, Byung-Joo (Electronics Engineering, Hannam University)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

This paper provides a framework for semantic correspondence of heterogeneous databases using self- organizing map. It solves the problem of overlapping between different databases due to their different schemas. Clustering technique using self-organizing maps (SOM) is tested and evaluated to assess ...

주제어

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

제안 방법

  • SOM was proven to be an effective tool for semantic correspondence, but it was tested with clean data. In our study, we used a more complex database, the customer database, to test the robustness of SOM in clustering a different kind of data.
  • We extracted 14 data patterns by computing the summary of statistics of the instances or records of customer database. We compute for the count of missing values, count of distinct values, average length, standard deviation of length, min and max of length, average number of digits and average number of characters, min and max of percentage of digits in the records of each attribute, average of percentage of digits in the record of each attribute, standard deviation of the percentage of digits in the record of each attribute, min and max of percentage of character in the records of each attribute, average of percentage of character in the record of each attribute, standard deviation of the percentage of character in the record of each attribute.

이론/모형

  • We extracted 45 features using naming similarity, where each attribute from the two customer database are compared using 1-edit distance[8] algorithm to compute for the similarity of two attributes.
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