基于模糊偏序关系支持度模型的真值发现算法

发布时间：2017-12-11 07:25

  本文关键词：基于模糊偏序关系支持度模型的真值发现算法

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【摘要】：为了解决主数据集成、web数据集成中的真值发现问题,提出了一种基于模糊偏序关系支持度计算模型的真值发现算法(FA-SDCM)。针对已有算法中,以描述相似度替代描述支持度进行计算,忽视了描述所含真值信息的不对称性问题,在分析描述本身特性的基础上,提出了描述蕴含概念,定义了基于模糊偏序关系的支持度计算模型,较好地解决了描述所含真值信息的不对称性问题。在考虑了数据源可信度及描述之间支持度对真值发现影响的基础上,基于迭代思想,提出了FA-SDCM算法。在Books-Authors数据集上进行实验,结果表明FA-SDCM算法比Vote算法与Truth Finder算法具有更高的准确率。
【作者单位】： 中国科学院成都计算机应用研究所;贵州大学现代制造技术教育部重点实验室;
【基金】：国家科技支撑计划项目(2012BAF12B14) 国家自然科学基金(51475097) 贵州省科技项目(黔科合JZ字[2014]2001、黔科合计Z字[2012]4009)
【分类号】：TP393.09
【正文快照】： 针对冲突数据的真值发现问题,研究者们进行了一系列探讨。文献[1]对数据集成中的冲突处理策略进行了总结。文献[2-4]注意到了web数据的特点,考虑了web数据源之间的复制关系,给出了刻画数据源复制依赖关系的方法。文献[5]首次提出了web世界的真值发现问题,提出了Truth Finder算

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前3条

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【共引文献】

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【相似文献】

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本文编号：1277587