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基于时空数据的异构数据融合与集成算法研究随着时空数据的快速增长和异构数据的广泛应用，如何有效地融合和集成时空数据成为了研究的热点问题。
本文将从理论和应用两个方面，对基于时空数据的异构数据融合与集成算法进行深入研究。
一、理论研究1. 异构数据融合理论异构数据融合是指将来自不同来源、不同类型、不同结构的时空数据进行整合，以提取更全面、准确、一致的信息。
在异构数据融合中，需要解决如何对不同类型的时空数据进行统一建模、如何处理不同精度和分辨率的时空信息等问题。
2. 异构数据集成理论异构数据集成是指将来自不同领域、不同地域以及不同时间段的时空信息进行整合分析。
在异构数据集成中，需要解决如何处理来自多个源头的信息冲突和一致性问题，以及如何建立有效地模型来描述多源信息之间的关系等问题。
3. 异质性度量与处理在基于时空信息融合与集成算法中，需要对异质性进行度量和处理。
异质性度量可以通过计算不同数据源之间的相似性和差异性来实现，而处理异质性可以通过数据变换、特征选择和特征融合等方法来实现。
二、应用研究1. 空间数据融合与集成算法空间数据融合与集成算法是基于空间信息的异构数据融合与集成研究的重要内容。
通过对不同空间分辨率、不同投影方式以及不同坐标系的空间数据进行整合，可以提高对地球表面特征和过程的认识。
2. 时间数据融合与集成算法时间数据融合与集成算法是基于时间信息的异构数据融合与集成研究的重要内容。
通过对不同时段、不同频率以及不同时间尺度下的时间数据进行整合，可以揭示出地球表面特征和过程随时间变化的规律。
3. 时空关联分析时空关联分析是基于时空信息进行关联规则挖掘和模式识别研究的重要内容。
通过对时空信息中存在关联关系或相似模式进行挖掘，可以帮助人们更好地理解地球表面特征和过程之间的相互作用。
三、算法研究1. 基于统计方法的时空数据融合与集成算法基于统计方法的时空数据融合与集成算法是一种常用的数据融合与集成方法。
通过建立统计模型，对不同类型、不同分辨率、不同精度的时空数据进行整合，可以提高对地球表面特征和过程的认识。
异构数据集成中的数据备份与灾备技术随着信息技术的飞速发展，各行各业都积累了大量的数据，这些数据对于企业的决策和发展起着至关重要的作用。
然而，由于企业内部各系统之间存在着异构性，不同系统之间数据格式和存储方式不同，导致了数据集成变得异常困难。
在进行异构数据集成时，如何有效地进行数据备份与灾备技术是一个重要而又复杂的问题。
本文将对异构数据集成中的数据备份与灾备技术进行深入研究，并提出相应解决方案。
一、异构性问题分析1.1 异构性问题概述在企业内部系统中存在着多种不同类型和格式的数据库，如关系型数据库、非关系型数据库、文本文件等。
这些数据库之间存在着结构和存储方式上的差异，使得在进行跨系统之间的数据集成时变得异常复杂。
1.2 异构性问题带来的挑战由于不同类型和格式数据库之间存在差异，在进行跨系统之间的数据传输时需要进行相应转换，并确保转换后的数据能够被目标系统正确解析。
此外，在跨系统传输数据时还需要考虑数据的一致性和完整性，避免数据丢失或错误。
二、数据备份技术2.1 数据备份的重要性数据备份是企业保障业务连续性和灾难恢复能力的重要手段。
通过定期对企业的关键数据进行备份，能够在系统故障或灾难发生时快速恢复业务运行，保证企业正常运营。
2.2 数据备份技术分类常见的数据备份技术包括完全备份、增量备份和差异备份。
完全备份是将整个数据库进行复制，适用于小规模数据库；增量备份是只对发生变动的部分进行复制，适用于大规模数据库；差异备份是将上一次完全或增量备份后发生变动的部分进行复制。
2.3 数据一致性保证在异构系统中进行数据集成时，需要考虑不同系统之间的数据一致性问题。
在进行跨系统之间的数据传输时，可以通过使用事务来保证多个操作之间具有原子性、一致性、隔离性和持久性。
三、灾备技术3.1 灾难恢复计划灾难恢复计划是企业在遭受重大灾害或系统故障时能够快速恢复业务的详细步骤和措施。
在制定灾难恢复计划时，需要对企业的关键业务和系统进行全面的分析，确定关键数据和系统的备份策略以及灾难发生时的恢复步骤。
分布式、异构、多时态空间数据的同步复制技术研究
张书波;康来成;黄莹
【期刊名称】《国土资源信息化》
【年(卷),期】2010(000)004
【摘要】随着空间信息技术的飞速发展,曾经困扰国土资源管理行业应用的多源数据的集成访问,海量数据的组织管理等问题已经不再是制约的因素,但分布式、异构、多时态的空间数据如何同步更新、如何复制移植等一系列新问题逐渐衍生出来.本
文旨在从技术层面,研究省市县三级的分布式、异构、多时态的土地利用现状空间
数据同步复制的技术,并以省级第二次土地调查成果数据库建设为例,研究并设计了
一套可行的解决方案.
【总页数】6页(P38-43)
【作者】张书波;康来成;黄莹
【作者单位】辽宁省国土厅信息中心,辽宁,沈阳,110032;ESRI中国(北京)有限公司,北京,100027;辽宁省国土厅信息中心,辽宁,沈阳,110032
【正文语种】中文
【中图分类】P23
【相关文献】
1.异构数据库同步复制技术研究与实现 [J], 胡金龙;许卫;房福龙;李刚;曹晓宁
2.基于网格技术的分布式异构空间数据访问及集成研究 [J], 赵丹
3.分布式异构地理空间数据管理技术应用研究 [J], 丁龙远
4.分布式异构数据库中移动同步复制冲突消解方法研究 [J], 杨晖;潘齐欣
5.分布式多空间数据库复杂时态数据提取技术 [J], 李婧
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异构数据融合中的数据治理与管理技术研究随着信息技术的快速发展和互联网的广泛应用，各个行业和领域中产生了大量的异构数据。
这些异构数据来源广泛，格式不一，难以统一管理和融合。
因此，研究如何进行异构数据融合中的数据治理与管理成为了一个重要课题。
本文将从理论和实践两个方面探讨这一课题，并提出相应的解决方案。
首先，我们需要明确什么是异构数据。
异构数据是指来自不同来源、不同格式、不同结构、不同语义的各种类型的数据。
例如，结构化数据库中存储着大量关系型表格；文本文件中包含了大量自然语言文本；图像文件包含了大量图像信息等等。
这些异构数据之间存在着巨大差异，如何将它们进行融合并提取有用信息成为了一个挑战。
在进行异构数据融合之前，我们首先需要进行数据治理与管理。
所谓“治理”是指对于各种类型、来源、格式等差异性较大的原始数据进行整理、清洗和标准化等操作；而“管理”是指对于整理好的数据进行存储、索引和查询等操作。
数据治理与管理的目的是为了提高数据的质量和可用性，为后续的数据融合提供良好的基础。
在进行数据治理与管理时，我们需要解决以下几个关键问题。
首先是数据清洗。
由于异构数据来源广泛，其质量参差不齐，可能存在错误、冗余、不一致等问题。
因此，我们需要对原始数据进行清洗操作，去除其中的噪声和错误，并保证其一致性和准确性。
其次是数据标准化。
由于异构数据存在不同格式和结构，我们需要对其进行标准化操作，使得它们能够在同一平台上进行统一管理和融合。
最后是数据集成与索引。
异构数据融合需要将各个来源、格式、结构等差异较大的原始数据集成到一个统一的平台上，并建立索引以便于后续查询。
在实践中，我们可以借鉴一些已有技术来解决上述问题。
首先是使用机器学习算法来进行自动化清洗操作。
机器学习算法可以通过学习大量样本来自动识别并去除噪声和错误，并提高清洗效率和准确性。
其次是使用本体论技术来进行数据标准化操作。
本体论技术可以对异构数据进行语义建模，使得它们能够在同一平台上进行统一管理和融合。
M oder n sci ence6今日科苑科苑论坛K E Y U A N LU N TA N摘要：互联网发展到今天已经成为了人们生活中不可缺少的一部分了，而互联网从某种意义上讲也可以看作是一个庞大的数据库,并且涉及到各个领域。
那么在这个庞大的数据库中，数据挖掘技术有什么用武之地呢？本文通过对互联网上数据挖掘的简单论述，说明现在互联网上数据挖掘的一些趋势和相关技术，并且着重分析一下其中一种互联网上数据挖掘的应用方向相关的技术——W eb 使用记录的挖掘。
关键词：w eb 数据挖掘；W eb 日志；数据预处理一、引言目前，互联网已经和我们的生活密不可分，它可以说是一个巨大的、分布广泛和全球性的信息服务中心。
它涉及新闻、广告、消息信息、金融信息、教育、政府、电子商务和许多其他信息服务。
根据有关机构统计，目前互联网的数据以几百兆字节来计算，而且增长速度很快，如果将这个庞大的数据库用一般的统计分析来处理的话，显然是有心无力的。
自从数据挖掘技术成功地应用于传统数据库领域之后，人们对于数据挖掘在像互联网数据这样的一些特殊数据源的应用也寄予了厚望，并且做了许多相应的研究和发展了相应的技术。
将数据挖掘技术应用到互联网数据上，理论上可行，但是由于互联网自身的特点，也使它面临一些需要克服的技术难点。
可以说，在互联网上应用数据挖掘技术的前途是光明的，但道路也是曲折的。
目前互联网上的数据挖掘技术主要根据挖掘的方向一般分为三类：W eb 内容挖掘，W eb 结构挖掘和W eb 使用记录的挖掘。
而结构本来就蕴藏在内容中，是内容的骨，因此有些分类方法又分为W eb 内容挖掘和W eb 使用记录挖掘。
这里按照后一种分类方法来看一下目前的相关技术和应用。
二、技术（一）W eb 日志目前市面上比较流行的W eb 服务器，例如I I S 通常都保存了对W eb 页面的每一次访问的日志项。
它忠实地记录了访问该W eb 服务器的数据流的信息。
一种异构信息系统数据迁移技术研究赵艳妮;郭华磊【摘要】随着新技术出现和业务发展，企业运行多年的信息系统需要升级改造，需要将旧系统的数据迁移到新系统，保证系统切换后业务平稳过渡。
数据迁移不是单纯的数据“搬运”，而是按照全新的“图纸”进行数据“重构”，不仅要对旧系统中的业务数据进行清洗，还要完成新老系统数据的映射关系和新业务要素的生成规则，并最终完成数据内容和格式的转换。
在Eclipse开发平台上开发一款异构数据库数据迁移工具，利用XML为信息迁移平台，建立一种有效的“源数据库-XML-目标数据库”映射模型，实现异构数据库数据迁移，对信息系统数据迁移具有借鉴意义。
%With the new technology and business development, corporate operation information system needs to be upgraded for many years, migrate data from old system to new system, guarantee system after switching the business smooth transition. Data migration is not asimple“move”, but shall be carried out data “refactoring” in accordance with the new “drawing”, not only to the old system of business data cleaning, data mapping and complete the new and old system and new business elements to generate rules, and finally complete the data content and format conversion. On the Eclipse development platform to develop a heterogeneous database data migration tools, use of XML for migration of information transfer platform, establish an effective “source database-XML-target database” mapping model, realize the heterogeneous database data migration, it has reference significance for information system data migration.【期刊名称】《现代计算机（专业版）》【年(卷),期】2015(000)016【总页数】5页(P21-25)【关键词】异构数据库;数据迁移;数据映射【作者】赵艳妮;郭华磊【作者单位】陕西职业技术学院计算机科学系，西安 710100;西安通信学院信息服务系，西安 710106【正文语种】中文数据库迁移作为一种实现数据共享的方式被主流数据库厂商所支持，商业数据库附带的数据迁移工具主要有SQL Server数据库的数据转换服务DTS、Oracle数据库的Migration Workbench、DB2数据库的Universal Database Migration Toolkit、MySQL数据库的Migration Toolkit和达梦数据库的数据交换平台DMETL。
异构数据源集成关键技术研究1. 异构数据源的定义在计算机科学中，异构数据源指的是由不同类型、不同技术和不同结构的数据源所组成的集成系统。
这些数据源分别存储在不同的数据库中，或者以不同的方式进行存储和管理，例如，文件系统、XML文档、网站等等。
由于不同的数据源存在不同的数据模式和数据格式，因此在实际应用中，需要将这些异构数据源统一集成，以方便数据的共享和利用。
异构数据源集成技术在现代企业中越来越流行，是企业信息化建设中不可或缺的组成部分。
2. 异构数据源集成的挑战和需求2.1 数据源的差异性由于异构数据源中存储的数据类型和格式不同，因此数据源之间存在很大的差异性。
例如，一个数据源中可能存储的是结构化数据，而另一个数据源中可能存储的是半结构化或非结构化数据。
此外，还有的数据源可能使用不同的编码方式、数据存储格式或协议等等。
2.2 数据的质量和一致性由于数据源的差异和数据质量的不确定性，异构数据源集成中存在比较严重的数据一致性和数据质量的问题。
例如，重复数据、数据格式不一致、数据缺失和不准确等问题，都会导致数据集成的质量下降。
2.3 数据安全和隐私保护在异构数据源集成的过程中，需要确保数据的安全性和隐私保护。
例如，需要考虑数据门户的访问安全、数据传输过程的安全性、数据存储安全等等。
2.4 数据集成效率和可扩展性在实际应用中，异构数据源集成需要高效、快速地进行，同时还需要保证系统的可扩展性。
这些都对异构数据源集成技术提出了更高的要求。
3. 异构数据源集成的技术方案3.1 数据提取和转换技术数据提取和转换技术可以将异构数据源中的数据提取出来，并进行格式转换和数据清洗等操作。
这些操作可以将不同数据源之间的差异进行归一化，从而保证数据集成的顺利进行。
3.2 数据集成和管理技术数据集成和管理技术是异构数据源集成的核心技术，可以将不同数据源的数据集成在一起，并进行统一的管理。
这样可以确保数据的完整性和一致性。
3.3 数据安全和隐私保护技术在数据集成和管理的过程中，需要考虑数据安全和隐私保护问题。
