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A Clustering Algorithm for Planning the Integration Process of a Large Number of Conceptual Schemas

Journal of Computer Science & Technology 2015年第1期30卷 214-224页

作者： Carlo Batini: Paola Bonizzoni Marco Comerio Riccardo Dondi Yuri Pirola prancesco salandra Department of Informatics Systems and Communication University of Milano-Bicocca Milan 20126 Italy Department of Human and Social Sciences University of Bergamo Bergamo 24129 Italy

When tens and even hundreds of schemas are involved in the integration process, criteria are needed for choosing clusters of schemas to be integrated, so as to deal with the integration problem through an efficient iterative process. Schemas in clusters should be chosen according to cohesion and coupling criteria that are based on similarities and dissimilarities among schemas. In this paper, we propose an algorithm for a novel variant of the correlation clustering approach that addresses the problem of assisting a designer in integrating a large number of conceptual schemas. The novel variant introduces upper and lower bounds to the number of schemas in each cluster, in order to avoid too complex and too simple integration contexts respectively. We give a heuristic for solving the problem, being an NP hard combinatorial problem. An experimental activity demonstrates an appreciable increment in the effectiveness of the schema integration process when clusters are computed by means of the proposed algorithm w.r.t, the ones manually defined by an expert.

关键词： conceptual schema schema integration clustering

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