【摘 要】
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针对多源异构大数据中传统真值发现算法可扩展性不足、增量真值发现效果差等问题,本文将Map-Reduce框架和贝叶斯真值发现模型相结合,提出了基于Map-Reduce的并行真值发现算法
【机 构】
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黑龙江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系
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(81273649);黑龙江省自然科学基金面上项目(F201434)
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针对多源异构大数据中传统真值发现算法可扩展性不足、增量真值发现效果差等问题,本文将Map-Reduce框架和贝叶斯真值发现模型相结合,提出了基于Map-Reduce的并行真值发现算法;在MPTF算法基础上,引入Incoop增量框架和基于投票机制的分类器集成策略,并优化了Map过程和Reduce过程,提出了一种高效的大数据增量真值发现算法;实验表明:该算法不仅提高了分类器的准确性,而且实现了新增数据源的真值发现。通过理论分析和实验对比证明,该算法具有高效性和广泛适用性,同时可以兼顾多种现实中的复杂情形。
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