【摘 要】
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对基本邻近排序算法(basic sorted-neighborhood method,SNM)进行分析,指出其不足,提出了SNM算法的一种改进方法。采用变步长伸缩窗口,动态改变检测窗口大小,避免漏配问题,并减少不必要的比较。采用动态调整等级法,根据记录相似度调整字段等级,并通过等级法将字段等级转换为权重,解决了人为赋予固定权重主观性强、不准确的问题。通过对实际系统中的数据进行测试,验证了方法的有效
【机 构】
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解放军理工大学指挥信息系统学院,总参第六十三研究所,吉林陆军预备役步兵第47师
【基金项目】
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中国博士后科学基金特别资助项目（201003797）,江苏省博士后科研资助计划项目（0901014B）,解放军理工大学预研基金项目（20110604）
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对基本邻近排序算法(basic sorted-neighborhood method,SNM)进行分析,指出其不足,提出了SNM算法的一种改进方法。采用变步长伸缩窗口,动态改变检测窗口大小,避免漏配问题,并减少不必要的比较。采用动态调整等级法,根据记录相似度调整字段等级,并通过等级法将字段等级转换为权重,解决了人为赋予固定权重主观性强、不准确的问题。通过对实际系统中的数据进行测试,验证了方法的有效性和优越性。同时,这两种方法适用于大多数基于排序—合并的相似重复记录检测方法,提高了相应方法的效率和准确度。
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