Was ist semantische Integration?

Semantische Integration ist ein Begriff, der in mehreren Kontexten in verschiedenen Bereichen der Computergestaltung, Programmierung, Management und Verwaltung verwendet wird.Im Allgemeinen bezieht es sich auf aggregierte Informationen aus einer oder mehreren unterschiedlichen Quellen, um ein System zu erstellen, in dem die Informationen auf eine Weise organisiert sind, die für einen Benutzer sinnvoll ist.Die semantische Integration befasst sich häufig mit der Definition und Herstellung von Metadatenverbindungen oder Beziehungen zwischen verschiedenen Teilen der verschiedenen Datenquellen, damit sie logisch strukturiert werden können.Dies könnte das Erstellen von relationalen Verbindungen zwischen zwei separaten Datenbanken erstellen, ein Diagramm darüber erstellen, wie sich Teile verschiedener Websites miteinander beziehen, oder die Integration von Faktendaten aus einem unbekannten, willkürlichen Format in eine kurze Datensatzstruktur.Es gibt viele praktische Anwendungen für ein vollständig implementiertes semantisches Integrationssystem, einschließlich Forschungsbibliotheken oder Netzwerke, mehr organische Suchmaschinenalgorithmen, die den Kontext von einer Suche und letztendlich mdash extrapolieren können.durch die Verwendung von Metadaten Publishing mdash;Nahlose Integration verschiedener Computersysteme für den Datenaustausch.

Das ultimative Ziel der semantischen Integration in den meisten Fällen ist es, Informationen auf dynamische Weise zu assoziieren.In einem sehr einfachen Beispiel könnte dies bedeuten, Felder in einer Datenbank mit Feldern in einer anderen Datenbank in Verbindung zu bringen, obwohl sie keine genauen Übereinstimmungen sind, wie z.Diese Assoziation könnte durch benutzerdefinierte Regeln durchgeführt werden, die spezifisch die beiden verknüpfen, oder sie könnte mit Algorithmen durchgeführt werden, die die numerischen Daten der Felder vergleichen und eine wahrscheinliche Übereinstimmung bestimmen.Die Wörter Größe und Größe werden dann zu Metadatenbegriffen, die andere externe semantische Integrationssysteme möglicherweise verwenden können, um die Informationen für einen Benutzer zu finden, ohne genau zu wissen, wie jedes einzelne System die Daten speichert.

in komplexen semantischen Integrationssystemen wie z.Diejenigen, die für Forschung, Metadatenpublikation und Freigabe entwickelt wurden, sind eine Schlüsselkomponente für den Betrieb.Metadaten können aus Dokumenten ausgeschaltet werden, um große relationale Datenstrukturen zu bilden, die bei Abfragen helfen können.Dies bedeutet, dass Forschungsarbeiten zu jedem Thema in ein System integriert werden können, das die Häufigkeit von Wörtern misst und aufzeichnet, und diese Wörter können bei der Suche nach Informationen bei der Benutzer suchen, sodass verwandte Themen von jeder Quelle aufgeführt werden können, ohne dass bestimmte Konvertierungen erforderlich sind.

Eine der Herausforderungen, denen sich Designer von semantischen Integrationssystemen gegenübersehen, ist die Zusammenstellung der Daten.Die Verwendung von Menschen zur Klassifizierung und Herstellung von Daten zwischen Daten aus verschiedenen Quellen kann zeitaufwändig sein und letztendlich sehr auf die individuellen Erfahrungen der Person angewiesen sein.Wenn Algorithmen zur automatischen Herstellung von Assoziationen verwendet werden, können bestimmte Beziehungen aufgrund eines geringfügigen Unterschieds übersehen werden, dass der Algorithmus nicht auflösen kann.Eine Methode zur Implementierung der semantischen Integration in großem Maßstab verwendet lernbasierte Algorithmen in Verbindung mit dem menschlichen Regelnmanagement und in einigen Fällen die tatsächlichen menschlichen Entscheidungsfindung während des Prozesses.