【摘 要】
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互联网上提供的同一事实的信息通常会存在冲突,影响数据集成和知识发现.为了甄别真值,提 出了一种基于距离的异构数据联合真值发现算法.首先,关于同一数据项,基于数据源声明
【机 构】
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东北大学计算机科学与工程学院,渤海大学信息科学与技术学院
【基金项目】
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国家重点基础研究发展计划项目（2012CB316201）,国家自然科学基金资助项目（61033007,61472070）.
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互联网上提供的同一事实的信息通常会存在冲突,影响数据集成和知识发现.为了甄别真值,提 出了一种基于距离的异构数据联合真值发现算法.首先,关于同一数据项,基于数据源声明值与真值的距离, 计算数据项向量;采用KMeans聚类算法,获得数据项初始聚类.然后,迭代进行信任分析和聚类,即在每个类 簇内,采用最优化思想,联合异构类型数据,更新事实的可信度和数据源的类簇内可靠性,重新计算每个数据 项向量,再次聚类,迭代直至类簇达到稳定.实验结果表明：由于细粒度的数据源质量划分,联合考虑异构数据 类型,可以获得更髙的真值
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