【摘 要】
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探讨一种通过相关性和传递性对数据集进行分组的有效途径.利用分块思想,并在充分考虑相似重复记录分布的多样性,以及相似重复具有传递性的基础上,设计基于Union-Find的传递闭包算法,以综合多趟计算的结果,实现在数据集上分组.算法能有效地在数据集中计算出满足需求的分组,从而获得较完整的相似重复记录子集.没有对直接影响分组质量、包含错误和数据变体的属性值进行详细分析.提出的方法有助于解决实体解析中部分
【机 构】
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中国科学院文献情报中心,北京100190;中国科学院大学,北京100190
【出 处】
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2015年全国情报学博士生学术论坛
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探讨一种通过相关性和传递性对数据集进行分组的有效途径.利用分块思想,并在充分考虑相似重复记录分布的多样性,以及相似重复具有传递性的基础上,设计基于Union-Find的传递闭包算法,以综合多趟计算的结果,实现在数据集上分组.算法能有效地在数据集中计算出满足需求的分组,从而获得较完整的相似重复记录子集.没有对直接影响分组质量、包含错误和数据变体的属性值进行详细分析.提出的方法有助于解决实体解析中部分相似重复记录漏配的问题,且不受领域限制、扩展性较好.
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