Wat is semantische integratie?

"Semantische integratie" is een term die in verschillende contexten wordt gebruikt op verschillende gebieden van computerontwerp, programmering, beheer en administratie. Over het algemeen verwijst het naar het verzamelen van informatie uit een of meer verschillende bronnen om een ​​systeem te creëren waarin de informatie is georganiseerd op een manier die logisch is voor een gebruiker. Semantische integratie gaat vaak over het definiëren en tot stand brengen van metadata -verbindingen of relaties tussen verschillende delen van de verschillende gegevensbronnen zodat ze logisch kunnen worden gestructureerd. Dit kan inhouden dat het creëren van relationele verbindingen tussen twee afzonderlijke databases, het bouwen van een grafiek van hoe delen van verschillende websites zich tot elkaar verhouden, of feitelijke gegevens van een onbekend, willekeurig formaat integreren in een beknopte platenstructuur. Veel praktische toepassingen voor een volledig geïmplementeerd semantisch integratiesysteem bestaan, waaronder onderzoeksbibliotheken of netwerken, meer organische zoekmachine -algoritmen die context f kunnen extrapolerenRom een ​​zoekopdracht en, uiteindelijk - door het gebruik van metadata -publicatie - naadloze integratie van verschillende computersystemen voor gegevensuitwisseling.

Het uiteindelijke doel van semantische integratie in de meeste gevallen is om informatie op een dynamische manier te kunnen associëren. In een heel eenvoudig voorbeeld zou dit kunnen betekenen dat u velden in de ene database kunt associëren met velden in een andere database, ondanks het feit dat het geen exacte overeenkomsten zijn, zoals het relateren van een veld met de naam "grootte" met een veld met de naam "hoogte". Deze associatie kan worden uitgevoerd via door de gebruiker gedefinieerde regels die specifiek de twee koppelen, of het kan worden gedaan met algoritmen die de numerieke gegevens van de velden vergelijken en een waarschijnlijke match bepalen. De woorden "grootte" en "hoogte" worden vervolgens metagegevens die andere externe semantische integratiesystemen kunnen gebruiken om de informatie voor een gebruiker te vinden zonder te wetencally hoe een enkel systeem de gegevens opslaat.

In complexe semantische integratiesystemen, zoals die ontworpen voor onderzoek, metadata -publicatie en delen, is een belangrijk onderdeel voor werking. Metadata kan worden teruggebracht uit documenten om grote relationele gegevensstructuren te vormen die kunnen helpen bij vragen. Dit betekent dat onderzoeksdocumenten over elk onderwerp kunnen worden geïntegreerd in een systeem dat de frequentie van woorden meet en registreert, en die woorden kunnen helpen bij het zoeken naar gebruikers naar informatie, waardoor gerelateerde onderwerpen kunnen worden vermeld vanuit elke bron zonder specifieke conversies.

Een van de uitdagingen waarmee ontwerpers van semantische integratiesystemen worden geconfronteerd, is hoe de gegevens kunnen worden geaggregeerd. Het gebruik van mensen om te classificeren en relaties te maken tussen gegevens uit verschillende bronnen kan tijdrovend zijn en, uiteindelijk, zeer afhankelijk van de individuele ervaringen van de persoon. Wanneer algoritmen worden gebruikt om automatisch associaties te maken, kunnen bepaalde relaties over het hoofd worden gezien vanwege een kleine verschillenvast dat het algoritme niet kan worden opgelost. Een methode voor het implementeren van semantische integratie op grote schaal gebruikt op leer gebaseerde algoritmen in combinatie met op mensen gebaseerde regelsbeheer en, in sommige gevallen, de werkelijke menselijke besluitvorming tijdens het proces.