利用主题图实现城市圈电子政务系统数据整合模型的构建

利用主题图实现城市圈电子政务系统数据整合模型的构建

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时间:2019-06-30

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1、利用主题图实现城市圈电子政务系统数据整合模型的构建夏立新 教授、博士生导师 华中师范大学信息管理系Contents5展望4利用主题图实现数据整合模型的构建过程2利用主题图实现数据整合的可行性分析1问题提出的背景3利用主题图实现数据整合的整体思路21问题提出的背景1.问题提出的背景:1.1什么是城市圈?1.2城市圈间多电子政务系统间数据结构的特点1.3利用主题图进行城市圈电子政务系统数据整合的必要性31问题提出的背景1.1什么是城市圈?城市圈(CityCircle)是指在城市群中出现的以一个大城市为核心,周边城市共同参与分工、合作,构成一个人口和产业密集、分工明确、各具特色、优

2、势互补的圈域经济一体化的区域。41问题提出的背景1.2城市间多电子政务系统间数据结构的特点目前绝大多数电子政务系统均采用关系型数据库系统(RDBMS,RelationalDatabaseManagementSystem)进行数据管理,城市间多电子政务系统间数据结构具有如下特性:1)数据异构性2)数据成分复杂性3)数据主题性4)数据环境不一致性51问题提出的背景1.3利用主题图进行城市圈电子政务系统数据整合的必要性区域信息一体化建设是城市圈融合和发展的重要前提,城市间电子政务系统数据整合是其中的重难点。由于城市间的差异、建设的经济成本,城市圈很难重新建立统一的电子政务系统。因此

3、,如何将各城市已有的电子政务系统数据进行有效整合,从而使纵向结构的各城市电子政务系统实现横向数据共享是一个亟待解决的课题。61问题提出的背景传统数据库合并方法虽然可以解决异构数据合并问题,但是无法很好解决语义异构问题,而主题图的应用解决了这一问题。1.3利用主题图进行城市圈电子政务系统数据整合的必要性72利用主题图实现数据整合的可行性分析2.1数据库与主题图之间转换的可行性设想2.2关系型数据库2.3数据库与主题图之间转换的可行性分析2.4数据库与主题图之间转换可行性的实例82利用主题图实现数据整合的可行性分析一个结构完整的电子政务系统至少应该包括用户层、应用层、数据层三个层

4、次。利用主题图技术对多电子政务系统数据整合是在各政务系统的数据层和应用层之间增加了一个第三方主题图索引层,如下图所示。在该层中首先从各RDBMS提取数据,利用主题图构成一个结构化的语义索引。应用层根据用户层的操作发出对数据的检索请求,索引层首先响应并对其进行初步的语义检索处理,然后根据检索结果指向实际数据或者为RDBMS提供经过数据整理和语义加工后的检索关键词,然后将最终检索结果返回用户层。2.1数据库与主题图之间转换的可行性设想92利用主题图实现数据整合的可行性分析主题图索引层2.1数据库与主题图之间转换的可行性设想102利用主题图实现数据整合的可行性分析2.2关系型数据库

5、关系型数据库将复杂的数据结构归纳为一系列“二维表格”,利用这种二元关系来表达实体类型及实体间的联系。关系型数据库的设计主要包括关系模式(RelationalSchema)设计和完整性约束(IntegrityConstraints)申明两部分。关系型数据库的各个属性相互关联,相互依赖,相互制约,从而构成一个结构严密的整体。为了避免出现数据冗余、逻辑错误和操作异常,提高存取效率和准确率,在进行数据库设计时必须遵循相应的规则(关系模式)。因此为实现关系型数据库向主题图的转换,首先必须依从一定的策略,从数据的语义层次提取这些模式信息。112利用主题图实现数据整合的可行性分析2.2数据

6、库与主题图之间转换的可行性分析主题图实质上是一个独立于具体信息资源的、动态的、结构化的索引,通过对主题关系实例的访问可检索到相关的实际资源,从而指引用户到特定的地址获取信息。因此利用主题图对多电子政务系统进行数据整合,是对数据库进行一个映射与导航,将抽象、孤立的数据组织起来,形成结构化的语义网络。利用这种方法可以有效避免异地异构数据库之间的数据标准化、数据合并、数据关联等大量的繁琐的计算过程。122利用主题图实现数据整合的可行性分析单位编号单位法人员工编号法人Unit_001外贸局Staff_001张三Unit_002国土局Staff_002李四职务编号职务Position_

7、01局长Position_02副局长员工编号员工姓名所在单位编号学历职务编号Staff_001张三Unit_001本科Position_01Staff_002李四Unit_002研究生Position_02表1单位信息表2职务信息表3员工信息2.3数据库与主题图之间转换可行性的实例假设某政务系统数据库三个表如下:132利用主题图实现数据整合的可行性分析根据主题图TAO三要素的原理,可以对三个表格信息进行分析,识别出数据信息中的主题(Topic)、联系(Association)与事件(Occurrence

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