O Uso da Inteligência Artificial no Schema Matching: Um Mapeamento Sistemático

• Ricardo H. D. Borges UFG
• Leonardo Andrade Ribeiro UFG
• Valdemar V. Graciano Neto UFG

DOI: https://doi.org/10.5753/erigo.2023.237292

Resumo

Com a crescente complexidade da integração de dados devido ao aumento em sua quantidade e diversidade, o Schema Matching desempenha um papel fundamental. Nesse cenário desafiador, a Inteligência Artificial (IA) surge como uma solução promissora para aprimorar a eficiência do Schema Matching. Este artigo apresenta os resultados de um mapeamento sistemático da literatura, investigando as técnicas e algoritmos de IA mais utilizados em aplicações de Schema Matching. Os insights obtidos oferecem orientação valiosa para pesquisadores e profissionais que buscam aprimorar a integração de dados por meio do Schema Matching.

Referências

Bilke, A. and Naumann, F. (2005). Schema matching using duplicates. pages 69–80.

Budgen, D. and Brereton, P. (2006). Performing systematic literature reviews in software engineering. In Proceedings of the 28th international conference on Software engineering, pages 1051–1052.

Fabbri, S. C. P. F., Felizardo, K. R., Ferrari, F. C., Hernandes, E. C. M., Octaviano, F. R., Nakagawa, E. Y., and Maldonado, J. C. (2013). Externalising tacit knowledge of the systematic review process. IET Softw., 7(6):298–307.

Hyman, R. (1982). Quasi-experimentation: Design and analysis issues for field settings (book). Journal of Personality Assessment, 46(1):96–97.

Petersen, K., Vakkalanka, S., and Kuzniarz, L. (2015). Guidelines for conducting systematic mapping studies in software engineering: An update. Information and software technology, 64:1–18.

Rahm, E. and Bernstein, P. (2001). A survey of approaches to automatic schema matching. VLDB J., 10:334–350.

Wohlin, C., Runeson, P., Host, M., Ohlsson, M. C., Regnell, B., and Wesslén, A. (2012). Experimentation in software engineering. Springer Science & Business Media.