| 基于模糊偏序关系支持度模型的真值发现算法 |
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| 引用本文： | 李少波,王继奎,杨观赐.基于模糊偏序关系支持度模型的真值发现算法[J].电子科技大学学报(社会科学版),2014(6). |
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| 作者姓名： | 李少波 王继奎 杨观赐 |
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| 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; |
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| 基金项目： | 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) |
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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。
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| 关 键 词： | 不对称性 描述蕴含 模糊偏序关系 支持度模型 真值发现 |
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