セマンティック統合とは何ですか？

セマンティック統合は、コンピューター設計、プログラミング、管理、管理のさまざまな分野でいくつかのコンテキストで使用される用語です。一般に、それは、ユーザーにとって意味のある方法で情報が整理されるシステムを作成する目的で、1つ以上の異なるソースから情報を集約することを指します。セマンティック統合は、異なるデータソースの異なる部分間のメタデータ接続または関係の定義と確立を頻繁に扱い、それらを論理的に構成できるようにします。これには、2つの別個のデータベース間のリレーショナル接続を作成し、異なるWebサイトの一部が互いにどのように関連するかのグラフを作成するか、不明で任意の形式から簡潔なレコード構造に事実データを統合することが含まれます。研究ライブラリやネットワーク、検索からコンテキストを外挿することができるより有機的な検索エンジンアルゴリズムなど、完全に実装されたセマンティック統合システムの多くの実用的なアプリケーションが存在します。Metadata Publishing＆Mdashの使用を通じて;データ交換のためのさまざまなコンピューターシステムのシームレスな統合。非常に簡単な例では、これは、サイズという名前のフィールドを高さという名前のフィールドに関連付けるなど、正確な一致ではないという事実にもかかわらず、あるデータベース内のフィールドを別のデータベース内のフィールドに関連付けることができることを意味します。この関連付けは、2つを特異的にリンクするユーザー定義のルールを使用して実行できます。または、フィールドの数値データを比較して、可能性のある一致を決定するアルゴリズムで実行できます。単語のサイズと高さは、単一のシステムがデータをどのように保存するかを具体的に知ることなく、他の外部セマンティック統合システムがユーザーの情報を見つけるために使用できるメタデータの用語になります。研究、メタデータの出版、共有のために設計されたものは、操作の重要な要素です。メタデータをドキュメントから選別して、クエリを支援できる大きなリレーショナルデータ構造を形成できます。これは、あらゆるトピックに関する研究論文を単語の頻度を測定および記録するシステムに統合できることを意味し、それらの単語はユーザーの情報の検索を支援し、特定の変換を必要とせずに関連するトピックを任意のソースからリストすることができます。semantic Semantic Integration Systemsのデザイナーに直面している課題の1つは、データを集約する方法です。人間を使用して、さまざまなソースからのデータ間の関係を分類して作成することは時間がかかり、最終的にはその人の個々の経験に非常に依存する可能性があります。アルゴリズムを使用してアソシエーションを自動的に作成する場合、アルゴリズムが解決できないという小さな違いのために、特定の関係が見落とされる可能性があります。大規模にセマンティック統合を実装する方法は、人間ベースのルール管理と、場合によってはプロセス中の実際の人間の意思決定と併せて学習ベースのアルゴリズムを使用します。