【摘 要】
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在互联网环境下,不同数据源之间的语义异构问题,是制约来自多个数据源数据有效集成的主要挑战.现有语义匹配方法的不确定性,导致不同数据源之间的数据集成难以有效解决.为此,
【机 构】
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北方工业大学大规模流数据集成与分析技术北京市重点实验室
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在互联网环境下,不同数据源之间的语义异构问题,是制约来自多个数据源数据有效集成的主要挑战.现有语义匹配方法的不确定性,导致不同数据源之间的数据集成难以有效解决.为此,本文利用本体名称和本体结构信息这2个最重要的特征,在避免为用户带来过多负担的前提下,将用户引入传统的语义匹配过程,提出了基于用户反馈的语义匹配方法UFMatcher.实验证明,本文的方法可以在不为用户带来过重负担的前提下,有效提升匹配结果的准确率.
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