语义异质性是指不同系统、领域或人员对信息的解释或含义存在差异。解决语义异构问题的方法包括建立通用标准、本体或语义映射。语义异构的优势包括加强数据整合与集成、改进通信、提高数据处理和查询性能等。缺点包括增加复杂性、耗费时间和资源、可能丢失上下文信息等。

本文介绍了数据空间的概念，它可以用于实施基于数据的应用程序和业务模型，并提供高度的灵活性和主权。通过整合13个不同领域的数据模型，并分析这些领域的本体不协调性，通过网络图分析确定了中心数据模型和本体属性，并描述了这些领域的语义异质性。研究展望说明了这些结果如何有助于跨领域连接不同的数据空间。