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提出一种基于BP神经网络的二步检查法实体匹配新算法,将基于学习的思想引入到异构数据库实体匹配领域中,避开了传统方法计算属性权重的问题。实验结果显示,该算法很有效,能明显提高实体匹配的查准率,有较强的环境动态适应性,可以实现实体匹配的自动化。
一种基于BP神经网络的实体匹配方法
【摘 要】
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提出一种基于BP神经网络的二步检查法实体匹配新算法,将基于学习的思想引入到异构数据库实体匹配领域中,避开了传统方法计算属性权重的问题。实验结果显示,该算法很有效,能明显提高实体匹配的查准率,有较强的环境动态适应性,可以实现实体匹配的自动化。
【机 构】
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西南大学信息学院,重庆大学计算机学院
【出 处】
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计算机应用研究
【发表日期】
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2006年12期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（70371030）,重庆市教委基金资助项目（040212）
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