【摘 要】
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实体识别是数据集成和数据清洗的一个重要方面.针对Pay-as-you-go数据管理需求,本文提出一个基于多路分块的Pay-as-you-go实体识别方法.该方法不要求提供最优的分块或排序的
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实体识别是数据集成和数据清洗的一个重要方面.针对Pay-as-you-go数据管理需求,本文提出一个基于多路分块的Pay-as-you-go实体识别方法.该方法不要求提供最优的分块或排序的键,并且可以直接找出脏数据集中冗余度最大的区域.分为两个阶段,初始化阶段和迭代阶段.在初始化阶段,初步地生成候选数据对象对,并按匹配可能性排序后加入到候选队列.在迭代阶段,每次选择候选队列队首的候选对(即最可能匹配的)来处理,并且根据实时的实体识别结果,动态地更新候选对的匹配可能性,调整候选队列.这样减少了无用的数据对象
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