随着信息化时代的不断发展,对发掘异构模式之间语义一致性的要求日益迫切。模式匹配作为模式操作的第一步,在数据集成、数据转换、模型管理、电子商务、语义Web等领域都起到了非常关键的作用。随着计算机及网络技术的快速发展,网络上的各种信息以指数级爆炸性增长,成为了一个巨大的信息库,同时各企业单位开发了大量的软硬件平台各异的应用系统,在各种应用系统下又积累了丰富的数据资源。这样就形成了成千上万个异构的数据源,多为传统的关系数据库数据。这些数据资源由于软硬件平台各异、数据模型各异而形成了异构数据,使各数据源间的互操作变得复杂。为了更好地利用这些异构信息,以及不造成企业应用系统的重复建设和数据资源的浪费,模式匹配技术吸引了众多关注。在大量的数据库应用中,如面向Web的数据集成、电子商务、模式改进或迁入、应用改进、数据仓库、数据库设计、站点的建立与管理、基于组件的开发等,都需要用到模式信息。模式匹配是数据集成和数据转换中的重要问题。本文共分为五章。第一章是绪论,介绍了模式匹配方法的发展过程,以及本文的课题目标。第二章系统的介绍了模式匹配的基础知识,从模式匹配的概念、技术分类等方面给了详细的描述。第三章系统的介绍了现今关于模式匹配方法的发展,主要介绍了三种模式匹配方法,分别是:基于副本的完整模式匹配算法、基于全集的复杂模式匹配方法、复杂模式匹配系统。第四章系统的介绍了聚类处理方法,从内容、分类、过程等各方面给了详细的说明。第五章是对于本文的总结。本文所做的具体工作是有实际意义的,针对模式匹配方法进行了详细的描述,介绍了三种近年常用的模式匹配方法,同时对于复杂模式匹配系统给出了聚类处理的详细介绍。