서로 다른 계층 구조 또는 스키마 를 갖 는 데이터 연결 관계 패스 의 링크 정보 유사 성 ( link similarity ) 및 상호 유사 성 ( relative similarity ) 대표 유사 성 ( representative similarity ) 을 파악 하 여 , 일정 레벨 의 링크 유사 성 을 만족 하 는 데이터 연결 관계 패스 들 을 그룹 화 하 고 , 다양 한 연결 관계 패스 간 의 조합 을 극대 화 할 수 있 는 기준 프로세스 를 결정 하 여 , 서로 다른 스키마 로 구성 된 다양 한 프로세스 간 의 결합 을 가능 하 게 할 수 있 다 . 또한 서로 다른 스키마 를 갖 는 데이터 를 분류 하 고 기준 스키마 를 이용 하 여 , 스키마 를 확장 할 수 있 으므로 , 인공지능 ( artificial intelligence ) 분야 에 데이터 학습 모델 ( entities ' relationship ) 개발 을 고도 화 하 는 데 이용 될 수 있 다 . 또한 서로 다른 목적 으로 설계 된 데이터 를 고유 프로세스 의 연결 관계 패스 의 유사 성 정보 를 분석 하 여 결합 가능 한 유사 성 정보 를 기반 으로 , 단일 한 스키마 를 갖 는 데이터 로 변경 가능 하 다 .