计算机科学
計算機科學
계산궤과학
COMPUTER SCIENCE
2010年
8期
243-247
,共5页
ER%MLNs%可变权重
ER%MLNs%可變權重
ER%MLNs%가변권중
实体解析(Entity Resolution,ER)是数据挖掘过程中关键而又费时的一个步骤.华盛顿大学的Domingos和Singla提出了基于马尔科夫逻辑网络(Markov Logic Networks,MLNs)的ER算法.基于此算法,在原有的MLNs体系中,引入了一个可变权重的规则,试图解决原有系统无法处理的实体二义性问题.实验证明,新算法能够有效缓解数据记录的二义性问题,并且在一定程度上提高了原始算法的精度.
實體解析(Entity Resolution,ER)是數據挖掘過程中關鍵而又費時的一箇步驟.華盛頓大學的Domingos和Singla提齣瞭基于馬爾科伕邏輯網絡(Markov Logic Networks,MLNs)的ER算法.基于此算法,在原有的MLNs體繫中,引入瞭一箇可變權重的規則,試圖解決原有繫統無法處理的實體二義性問題.實驗證明,新算法能夠有效緩解數據記錄的二義性問題,併且在一定程度上提高瞭原始算法的精度.
실체해석(Entity Resolution,ER)시수거알굴과정중관건이우비시적일개보취.화성돈대학적Domingos화Singla제출료기우마이과부라집망락(Markov Logic Networks,MLNs)적ER산법.기우차산법,재원유적MLNs체계중,인입료일개가변권중적규칙,시도해결원유계통무법처리적실체이의성문제.실험증명,신산법능구유효완해수거기록적이의성문제,병차재일정정도상제고료원시산법적정도.
