Hệ thống đối sánh lược đồ dựa chủ yếu vào phương pháp học Bayes (Automatch) để thu nhận kiến thức xác suất từ các mẫu lược đồ. Khi muốn đối sánh hai lược đồ mới (và các thể hiện CSDL của chúng) hệ thống cần kiểm tra mọi thuộc tính dựa vào từ điển thuộc tính của chúng và đưa ra "trọng số đối sánh" riêng cho mỗi cặp thuộc tính cũng như từ điển thuộc tính. Trong quá trình tối ưu hóa tiếp theo, Automatch tìm ra đối sánh lược đồ với trọng số lược đồ cao nhất.
Xem xét mối liên hệ của Automatch với hai kiểu đối sánh lược đồ đã được tìm hiểu trong phần 2.3.5 là: Artemis và SemInt.
Hệ thống Artemis [7] là một phương pháp tiếp cận căn cứ trên quy luật để tích hợp lược đồ. Hệ thống sẽ xác định sự giống nhau về cấu trúc của các thuộc tính từ hai lược đồ trong một cấu trúc theo cặp. Sự giống nhau về cấu trúc dựa trên việc so sánh các tên, cấu trúc, kiểu miền thuộc tính và được đánh giá trong khoảng [0,1]. Quá trình này phụ thuộc vào việc xác định mối quan hệ ngữ nghĩa. Hệ thống này sử dụng việc phân cụm để phân cấp dựa trên các giá trị giống nhau về cấu trúc để nhóm các thuộc tính liên quan với nhau. Cuối cùng, sử dụng một bộ quy luật thống nhất được dùng để hướng dẫn người sử dụng một cách tương tácthông qua việc xây dựng một tích hợp lược đồ.
Trái với Automatch, Artemis xem xét thông tin lược đồ còn Automatch xem xét thông tin đối tượng. Hơn nữa, kiến thức trong Artemis là “pre-coded” trong từ điển gần nghĩa và các quy luật thống nhất trong khi kiến thức trong Automatch có được từ các mẫu.
Tích hợp ngữ nghĩa [12,13] theo SemInt là một hệ thống dựa trên người học có sử dụng các mạng nơ ron để xác định các thuộc tính tương tự từ các lược đồ khác nhau. Hệ thống này sử dụng sự kết hợp của thông tin lược đồ và thông tin thể hiện. Thông tin lược đồ bao gồm các thông tin như kiểu dữ liệu, độ dài trường và thông tin nén. Thông tin thể hiện bao gồm các thông tin như phân phối giá trị, tỷ lệ ký tự, trung bình và phương sai số học.
Đối với mỗi loại thông tin mà hệ thống khai thác, nó xác định giá trị số trong khoảng [0,1]. Một bộ các giá trị số cho một thuộc tính là ký số của thuộc tính. Hệ thống sử dụng các ký số này để nhóm các thuộc tính tương tự bên trong lược đồđó. Sau đó, hệ thống sử dụng các ký số của tâm cụm để huấn luyện mạng nơ ron nhằm tạo ra một loại thuộc tính dựa trên ký số nhập. Với một lược đồ mới, hệ thống xác định ký số của mỗi thuộc tính lược đồ sử dụng cùng loại kiểu lược đồ và thông tin đối tượng dùng cho việc chuỗi hóa. Tiếp theo, sử dụng những ký số này cho mạng nơ ron để xác định loại các thuộc tính tương ứng.
Đối lập với Automatch, SemInt sử dụng một tập cốđịnh các đặc trưng dành cho việc học; Automatch kết hợp lựa chọn đặc trưng với việc học để tìm ra một bộ các tính năng tối ưu cho một vấn đề cho trước. Hơn nữa, SemInt phát hiện đối sánh cho các nhóm thuộc tính còn Automatch phát hiện đối sánh cho các thuộc tính riêng lẻ.