【摘 要】
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【目的】解决现有方法多数只侧重于多真值属性自身，缺少考虑辅助属性影响的问题，提高多真值发现的效果。【方法】利用辅助属性计算数据源专业度和共识度，结合多真值属性值的活跃度得到数据源对冲突数据的支持度。通过调用已有真值发现方法获取真值伪标签，使用神经网络捕获数据源和冲突数据的复杂关系，最终推理出全部真值。【结果】实验结果表明，与次优方法相比，在图书数据集上F1值提升2.25%，在电影数据集上F1值提升
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（项目编号：61872168）； 江苏师范大学研究生科研创新项目（项目编号：2021XKT1381）的研究成果之一～～；
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【目的】解决现有方法多数只侧重于多真值属性自身，缺少考虑辅助属性影响的问题，提高多真值发现的效果。【方法】利用辅助属性计算数据源专业度和共识度，结合多真值属性值的活跃度得到数据源对冲突数据的支持度。通过调用已有真值发现方法获取真值伪标签，使用神经网络捕获数据源和冲突数据的复杂关系，最终推理出全部真值。【结果】实验结果表明，与次优方法相比，在图书数据集上F1值提升2.25%，在电影数据集上F1值提升5.42%。【局限】所提方法融合了反映对象特征的辅助属性，尚未探索其余辅助属性对多真值发现的影响。【结论】基于多真值属性与辅助属性融合的方法提高了多真值发现的准确性。
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