【摘 要】
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当前信息系统中存在海量复杂异构数据,极大地降低了数据可用性.为有效地"清洗"数据、提高数据实体同一性,借助云计算平台Hadoop设计并实现了基于超图模型的实体识别算法.算法
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(61572525)资助;中南大学研究生自主探索创新(2017zzts618)资助
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当前信息系统中存在海量复杂异构数据,极大地降低了数据可用性.为有效地"清洗"数据、提高数据实体同一性,借助云计算平台Hadoop设计并实现了基于超图模型的实体识别算法.算法共分为数据预处理、构造超图模型和实体识别三个阶段:在预处理阶段,通过建立属性-值倒排索引表、挖掘频繁项集来对数据进行初步处理;在构造超图模型阶段,改进超边权重的定义,建立超边带权重的超图模型,将所有数据转化为超图模式;在实体识别阶段,改进超图分割算法并基于云平台来完成对同一实体的识别.在Hadoop平台上对真实数据集的实验结果表明该算法在实体识别方面具有良好的准确性和高效性.
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