【摘 要】
:
针对现有记录匹配方法需要相关领域专家大量的人工参与或严重依赖于启发式规则,且无法处理大规模数据的问题,提出一种基于局部CON模型的记录匹配方法。该方法利用关联规则发现算法挖掘匹配依赖,将匹配依赖和数据实例同时作为改进型tableau的输入,检测匹配得出结果。实验结果和理论分析表明,该方法能快速识别出分布式记录匹配情况,且不需要人工参与,效率有非常明显的提高。
【机 构】
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苏州大学计算机科学与技术学院,哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
:
国家自然科学基金资助项目(60873116 61070223), 江苏省自然科学基金资助项目(BK2008161 BK2009116), 江苏省高校自然科学研究基金资助项目(09KJA520002), 江苏省现代企业信息化应用支撑软件工程技术研究开发中心资助项目(SX200804)
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针对现有记录匹配方法需要相关领域专家大量的人工参与或严重依赖于启发式规则,且无法处理大规模数据的问题,提出一种基于局部CON模型的记录匹配方法。该方法利用关联规则发现算法挖掘匹配依赖,将匹配依赖和数据实例同时作为改进型tableau的输入,检测匹配得出结果。实验结果和理论分析表明,该方法能快速识别出分布式记录匹配情况,且不需要人工参与,效率有非常明显的提高。
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