pdf (18647 Kb) - Fachgebiet Datenbanken und Informationssysteme ...

• similarityflooding.relationalschema enthält in RelationalSchema die Darstellung
eines Relationalen Datenbankschemas, bestehend aus Relationen (RSRelation)
und Attributen (RSAttribute). Die Klasse SchemaReader ermöglicht das Einlesen
eines Schemas aus einer Textdatei.
• similarityflooding.resultfilters implementiert die Stable Marriage zum Filtern
der Ergebnisse des Similarity Flooding. SMNode stellt dabei einen Knoten bereit,
zu dem in StableMarriage der entsprechende „Partner“ gesucht wird.
• similarityflooding.spgraph dient zur Darstellung eines Similarity Propagation
Graph (in der Klasse SPGraph), bestehend aus Kanten (SPEdge) und Knoten
(SPNode)
6.4. Umgang mit Graphen
Da das Similarity Flooding graph-basiert arbeitet, werden intern Graphen für die Darstellung
der Daten verwendet. Dabei werden hier zwei verschiedene graphische Strukturen
verwendet. Die Klasse ModelGraph dient zur Darstellung eines Modell-Graphen,
also einer graphischen Repräsentation eines Modells. Knoten des Modell-Graphen – dargestellt
in der Klasse MGNode – haben einen Namen, ansonsten keine weiteren Informationen.
Gerichtete Kanten – dargestellt in MGEdge – verbinden jeweils zwei Knoten und
haben eine Kantenmarkierung in Form eines Strings.
Um zwei Modell-Graphen zusammenzuführen, stellt die Klasse MGtoSPGTranformation
die Methode transform bereit. Diese wandelt zwei Objekte der Klasse ModelGraph in
ein SPGraph-Objekt um.
SPGraph ist die Darstellung eines Similarity Propagation Graph, wie er in Kapitel
4 beschrieben wurde. Jeder Knoten (SPGNode) enthält dabei die zwei Namen der korrespondierenden
Knoten der beiden Modelle, den Ähnlichkeitswert und eine einfache
Markierung, die für die Wiederholungen des Verfahrens benötigt wird. Gerichtete Kanten
(SPGEdge) verbinden jeweils zwei Knoten und speichern die Kantenmarkierung sowie
den Propagation-Koeffizienten.
In der Methode calculateSimilarity der Klasse SPGraph ist das eigentliche Similarity
Flooding implementiert. Über die zwei Parameter number und normalizationFormula
wird die Anzahl der Iterationen, nach der das Verfahren spätestens abbricht, und die
verwendete Fixpunktformel festgelegt. Das Verfahren an sich wurde wie in Kapitel 4 beschrieben
umgesetzt. Um zusätzliche Funktionen – wie etwa das Speichern der Ergebnisse
jeder Iteration in einer Textdatei – zu ermöglichen, wurden zwar einige Codezeilen hinzugefügt,
die Berechnungen der Ähnlichkeitswerte mit dem Similarity Flooding werden
dadurch jedoch nicht beeinflusst.
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