随着web和数字技术的发展,数据呈现出了海量、异构、高速增长等特点。由于传统的DBMS已经不能满足现代数据管理的需要,人们提出一种新的面向主体的数据管理技术——数据空间。与传统的数据库管理系统不同,数据空间面向实体需要,大小动态变化,具有Pay-as-you-go的特性,它先有数据后有模式,并且具有包括数据本身、模式匹配和查询处理三个层次上的不确定性。数据空间中对于模式的研究对于查询的构造和优化具有非常重要的意义。目前的模式集成方法要么基于关系模式,要么基于人工指定完成概念的匹配和集成,均不能体现数据空间的特点。本文提出了一种基于概念相似度的数据空间模式集成方法。我们首先针对结构化的关系数据和半结构化的XML数据进行模式提取,对于结构化的关系数据,通过元素转换法将关系模式转换成XML Schema形式；对于XML数据,则利用SAX解析器提取出XML Schema。模式集成则根据概念间的相似度完成概念的匹配和集成,同时借助义类词典来提高概念间的匹配度。与现有的方法相比,基于概念相似度的数据空间模式生成方法利用概念间的相似度来完成匹配,只需通过阈值的设定就能得到匹配结果,并生成基于树型结构的模式,实现了数据空间模式的自动集成。