【摘 要】
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在Deepweb数据挖掘中，不同数据源之间往往会出现数据冲突，如何解决冲突从而获得正确值（这一过程称为数据融合）是数据集成中的一个关键问题．提出一种考虑数据源之间依赖关系的数据
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在Deepweb数据挖掘中，不同数据源之间往往会出现数据冲突，如何解决冲突从而获得正确值（这一过程称为数据融合）是数据集成中的一个关键问题．提出一种考虑数据源之间依赖关系的数据融合方法．该方法利用贝叶斯分析确定数据源之间的依赖性，设计出检测依赖性和融合数据的迭代算法；并通过考虑数据源的准确度和属性值之间的相似性等条件扩展模型．使用该方法，对网上爬取的真实数据进行了实验，结果表明它能够显著提高数据融合的准确度，而且在大量数据源存在的情况下具有可扩展性．
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