【摘要】：在MOSS 2007中,只有位于同一個業(yè)務應用程序中的實體之間才能進行關聯(lián)。業(yè)務數據目錄可以集成來自后端服務器的多種業(yè)務應用程序,位于不同的業(yè)務應用程序的實體之間稱為異源實體。異源實體之間也可能存在著一定的關聯(lián),如果僅靠業(yè)務分析師分析這些實體之間的關聯(lián)信息工作量是很大的,因此如何才能快速的挖掘出這些異源實體之間的關聯(lián)信息以及如何在MOSS中實現異源實體之間的關聯(lián)具有重要意義。 首先,為了判斷詞語的相似性,對MOSS中業(yè)務數據目錄的結構特點進行分析,引入了名稱擴展向量,并給出了算法的準則函數,在此基礎上提出了根據業(yè)務數據目錄生成名稱擴展向量的算法ENV。算法以同義詞詞林和WordNet為支撐,根據業(yè)務數據目錄中的實體信息生成包含中英文同義詞、合成詞、縮寫詞的名稱擴展向量集,為MHEA算法提供理論基礎。 其次,為了挖掘MOSS中異源實體之間的關聯(lián)信息,在名稱擴展向量的基礎上,提出了MHEA算法。結合MOSS的業(yè)務應用程序中實體的結構特征,給出了判斷異源實體是否相似的方法,并在此基礎上根據實體中FindSpecific方法的屬性挖掘異源實體之間的關聯(lián)信息。算法輸出的異源實體關聯(lián)矩陣集為業(yè)務分析師制定解決方案提供理論依據。 最后,使用旭硝子汽車玻璃中國有限公司管理信息系統(tǒng)的業(yè)務數據目錄,對本文提出的方法進行實驗測試。在實驗中提出了基于MOSS的異源實體關聯(lián)模型,通過此模型實現MOSS中異源實體之間的關聯(lián),并根據測試結果對算法性能進行分析,驗證了方法的可行性。
【圖文】：

章主要對基于MOSS的異源實體關聯(lián)方法中用到的相關理論。MOSSMOSS 相關理論OSS 2007 以 Windows SharePoint Services 3.0 基礎結構為基正的企業(yè)門戶平臺。業(yè)務數據目錄填補了門戶網站與業(yè)務應空白，可以將來自各種業(yè)務應用程序的關鍵數據引入到 MOWeb 部件、搜索、用戶配置文件和自定義應用程序。設計業(yè)主要目標之一就是通過編制最少的代碼集成來自各種 LOBAP、Siebel 以及 MOSS 2007 中的數據庫)的多種業(yè)務數據。的高級體系結構圖見圖 2-1 所示。

( ) ( )UVUVUVUVsimUUUVUVpqpqpqpq × ( ,)= cos( , )=。算法思想相關聯(lián)的實體可以由業(yè)務分析師定義的解決方案來確定，然者定義所需的元數據和實體之間的關聯(lián)。由于 MOSS 可以輕后端服務器多種應用程序的業(yè)務數據，數據源存在很大的多靠業(yè)務分析師去分析來自不同數據源的實體之間的關聯(lián)信息，所以采用本章提出的 MHEA 算法來挖掘異源實體之間的提高工作效率。算法流程見圖 4-5 所示。
【學位授予單位】：燕山大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2010
【分類號】：TP368.5

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