Descubrimiento automático de equivalencias en esquemas de bases de datos relacionales

Most organizations today have multiple software applications that facilitate the management of their databases, which is a real challenge when it comes to integrate heterogeneous applications. This task involves many di erent processes: rst, to identify which applications are wanted or need to be in...

Full description

Autores:
Arias Iragorri, Christian Gustavo
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2008
Institución:
Universidad de San Buenaventura
Repositorio:
Repositorio USB
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:bibliotecadigital.usb.edu.co:10819/5207
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/10819/5207
Palabra clave:
Sistemas inteligentes
Redes neuronales
Base de datos
Integración de datos
Clasificación automática
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description Most organizations today have multiple software applications that facilitate the management of their databases, which is a real challenge when it comes to integrate heterogeneous applications. This task involves many di erent processes: rst, to identify which applications are wanted or need to be integrated, then to nd regular information and create a map of equivalences between the diferent attributes existing and nally, to specify synchronization mechanisms. To this end, this paper proposes, by means of a flexible model and based on the work of Li and Clifton (1994) and Rizopoulus, the use of genetic algorithms to identify sets of parameters that provide better results when generating equivalences on schemes of relational database.
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To this end, this paper proposes, by means of a flexible model and based on the work of Li and Clifton (1994) and Rizopoulus, the use of genetic algorithms to identify sets of parameters that provide better results when generating equivalences on schemes of relational database.La mayoría de las organizaciones en la actualidad cuenta con múltiples aplicaciones de software que permiten un manejo muy propio de sus respectivas bases de datos, lo cual es un verdadero reto a la hora de integrarlas en aplicaciones heterogéneas. Tarea que tiene muchos procesos: inicialmente, se identifica qué aplicaciones se desea o se necesita integrar, después se ubica la información común y se crea un mapa de equivalencias entre los diversos atributos y, finalmente, se especifican los mecanismos de sincronización. Para ello, este trabajo plantea, mediante un modelo flexible y con base en los trabajos de Li y Clifton (1994) y Rizopoulus, la utilización de algoritmos genéticos para identificar los conjuntos de parámetros que ofrezcan mejores resultados a la hora de generar equivalencias en esquemas de bases de datos relacionales.Universidad de San Buenaventura - Calipdf81 - 89 páginasRecurso en lineaapplication/pdf1794-192X2256-3202 (en línea)http://hdl.handle.net/10819/5207spaUniversidad de San BuenaventuraDocumento USBDocumentos USBCaliRevista Científica Guillermo de Ockham;Vol. 6, No. 2. Julio-Diciembre de 2008Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 ColombiaPor medio de este formato manifiesto mi voluntad de AUTORIZAR a la Universidad de San Buenaventura, Sede Bogotá, Seccionales Medellín, Cali y Cartagena, la difusión en texto completo de manera gratuita y por tiempo indefinido en la Biblioteca Digital Universidad de San Buenaventura, el documento académico-investigativo objeto de la presente autorización, con fines estrictamente educativos, científicos y culturales, en los términos establecidos en la Ley 23 de 1982, Ley 44 de 1993, Decisión Andina 351 de 1993, Decreto 460 de 1995 y demás normas generales sobre derechos de autor. Como autor manifiesto que el presente documento académico-investigativo es original y se realiza sin violar o usurpar derechos de autor de terceros, por lo tanto, la obra es de mi exclusiva autora y poseo la titularidad sobre la misma. La Universidad de San Buenaventura no será responsable de ninguna utilización indebida del documento por parte de terceros y será exclusivamente mi responsabilidad atender personalmente cualquier reclamación que pueda presentarse a la Universidad. Autorizo a la Biblioteca Digital de la Universidad de San Buenaventura convertir el documento al formato que el repositorio lo requiera (impreso, digital, electrónico o cualquier otro conocido o por conocer) o con fines de preservación digital. Esta autorización no implica renuncia a la facultad que tengo de publicar posteriormente la obra, en forma total o parcial, por lo cual podrá, dando aviso por escrito con no menos de un mes de antelación, solicitar que el documento deje de estar disponible para el público en la Biblioteca Digital de la Universidad de San Buenaventura, así mismo, cuando se requiera por razones legales y/o reglas del editor de una revista.http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Revista Científica Guillermo de Ockham– HILERA GONZALEZ, José Ramón y MARTÍNEZ HERNANDO, Victor José (1995). Redes neuronales artificiales: fundamentos y aplicaciones. Estados Unidos de América: Addison-Wesley Iberoamericana. ISBN 020187895X. – KOHONEN, Teuvo. e self-organizin Map. Proceedings of the IEEE. Vol. 78 (N° 9). Septiembre, 1990. LARSON, J., NAVATHE, S., and ELMAS RI, R. (1989). A theory of attribute equivalence in databases with application to schema integration.Engineering, .15(4):449–463. – LI, Wen-Syan & Clifton, Chris (1994). Semantic integration in Heterogeneous Databases Using Neural Networks sity. pp. 1-12. ISBN 1-55860-153-8. – –––––––– (1995). Semint: A system prototype for semantic integration in heterogeneous Databases. 0-89791-731-1. – NIRMAL K., Bose & PING, Liang (1996). Neural network fundamentals with graphs, algorithms and aplications. Estados 0070066183. – RIZOPOULOS, Nikos (2004). Automatic discovery of semantic relationschips between schema elements. Imperial College. pp. 3-8. – YOUNG, M. (1989). Technical Writers Handbook. 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