[发明专利]基于图划分策略的数据库模式抽象方法

摘要

基于图划分策略的数据库模式抽象方法，本发明涉及数据库模式抽象方法。本发明是要解决忽略了表与表之间的结构紧密性、用户查询偏好信息以及现有方法对模式抽象结果中主题类簇的个数无法做出准确预测的问题，而提出的基于图划分策略的数据库模式抽象方法。该方法是通过一、构建关系数据库的拓扑紧密性矩阵T；二、计算得到表间相似性矩阵A_DB；三、得到最终的数据表t_i和数据表t_j间的相似性计算结果；四、得到最终的表重要性度量结果；五、利用类簇代表检测算法得到结果集合R；六、将数据表t_i和数据表t_j划分到主题类簇等步骤实现的。本发明应用于数据库模式抽象领域。

主权项

1.基于图划分策略的数据库模式抽象方法，其特征在于，该方法具体是按照以下步骤进行的：步骤一、根据节点v_i和节点v_j之间的拓扑紧密性，构建关系数据库的拓扑紧密性矩阵T；步骤二、根据拓扑紧密性矩阵T和数据表间的内容相似性矩阵S计算得到表间相似性矩阵A_DB；步骤三、将表间相似性矩阵A_DB进行修正，得到最终的数据表t_i和数据表t_j间的相似性计算结果A_Final(t_i,t_j)；步骤四、将数据表t_i的重要性I_f(t_i)进行归一化处理得到最终的表重要性度量结果NI(t_i)；其中，NI(t_i)＝2×(f(I_f(t_i))‑0.5)  (14)其中，I_f(t_i)为数据表t_i的重要性；步骤五、根据表重要性度量结果NI(t_i)利用类簇代表检测算法得到结果集合R；步骤六、根据A_Final(t_i,t_j)和结果集合R利用数据库模式抽象的图划分方法将数据表t_i和数据表t_j划分到主题类簇；所述数据库模式抽象的图划分方法具体为：步骤六一、输入G＝(V′,E)和影响因子σ,其中,V′＝{v₁,...,v_n},|E|＝m；m节点间边的个数；v_n为V′中的第n个数据表；步骤六二、将A_Final(t_i,t_j)作为初始输入矩阵；步骤六三、搜索结果集合R中的数据表作为初始聚类中心；步骤六四、计算初始输入矩阵A_Final(t_i,t_j)的特征值和特征向量；使用A_Final(t_i,t_j)的前k个最小特征值对应的特征向量u₁,...,u_k，将V′中的所有点映射到R^k空间；其中，k为结果集合R中的数据表个数；步骤六五、基于初始聚类中心使用k‑means算法将R^k中的节点聚集到主题类簇C₁,C₂,...,C_k中；步骤六六、输出主题类簇C＝{C₁,C₂,...,C_k}。