【摘 要】
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现有研究中常使用批量学习实现数据库间的模式自动匹配,但实际应用中模式匹配任务具有经验积累的增量性特征,难以为批量学习一次性标定大量学习样本.为此提出了一种数据库模式的增量式动态匹配方法,针对真实应用场景下模式匹配任务序贯到达经验动态增加的特点,采用集成学习与主动在线贝叶斯匹配算法增量学习数据库模式间的关联关系,在模式匹配样本渐进积累过程中,实现数据库模式的自动匹配.实验结果表明,给定相同初始训练样本,相比批量学习方法,所提方法能够将模式匹配F1-score提高5％～33％.
【机 构】
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福建亿榕信息技术有限公司,福建 福州 350003;西安交通大学 电子与信息学部,陕西 西安 710049;北京国网信通埃森哲信息技术有限公司,北京 102211;北京中电普华信息技术有限公司,北京
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现有研究中常使用批量学习实现数据库间的模式自动匹配,但实际应用中模式匹配任务具有经验积累的增量性特征,难以为批量学习一次性标定大量学习样本.为此提出了一种数据库模式的增量式动态匹配方法,针对真实应用场景下模式匹配任务序贯到达经验动态增加的特点,采用集成学习与主动在线贝叶斯匹配算法增量学习数据库模式间的关联关系,在模式匹配样本渐进积累过程中,实现数据库模式的自动匹配.实验结果表明,给定相同初始训练样本,相比批量学习方法,所提方法能够将模式匹配F1-score提高5％～33％.
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