[发明专利]基于模糊优先级的二阶段实例层数据集成方法

摘要

本发明公开了一种基于模糊优先级的二阶段实例层数据集成方法，属于数据集成技术领域。所述二阶段实例层数据集成方法首先确定待集成记录所属分布式存储节点的优先级指标及每个指标的权重，并采用三角模糊数来表示模糊优先级；数据集成时，根据投票机制区分出实例层的强弱冲突；若为弱冲突，则采用多数一致属性值作为集成后的结果；若为强冲突，则通过构建去模糊化的融合决策矩阵，计算每条记录与正理想解的隶属度来决定集成所采用的属性值。本发明解决了在海量数据集成中集成效率低或集成结果精度低等问题。

主权项

一种基于模糊优先级的二阶段实例层数据集成方法，其特征在于，包括模糊优先级模型建立和二阶段实例层数据集成，其中：所述模糊优先级模型建立包括分布式存储节点优先级指标的设置、优先级指标的模糊化表示；所述二阶段实例层数据集成包括利用投票机制的强弱冲突判断、弱冲突解决以及强冲突解决； 实现步骤如下： 步骤1，为分布式存储节点进行优先级指标定性判断，然后采用三角模糊数对优先级指标进行表示，同时为各个优先级指标根据应用需求赋以权值； 步骤2，对于发生实例层冲突的记录项，按照集成准确度的需求选用三分之二投票制或半数投票制的方法区分出强弱冲突； 若冲突为弱冲突，则转向步骤3；否则，转向步骤4； 步骤3，对于弱冲突情况，采用多数属性值一致的记录作为集成后的输出结果，转向步骤5； 步骤4，对于强冲突情况，根据记录所来源的分布式存储节点优先级指标进行集成，包括获取融合矩阵、规格化、构建融合决策矩阵、去模糊化、计算与正理想解和负理想解的距离、综合评估步骤，执行完毕后转向步骤5； 步骤5，若存在记录未集成，则重复步骤2；否则，集成完毕。