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基于二次模糊评判的相似重复记录检测方法 被引量：3
1
作者 黄建琼 《江苏师范大学学报（自然科学版）》 CAS 2016年第1期39-42,共4页
数据库集成时会产生大量的相似、重复记录,字段匹配算法是对其进行检测并清洗的主要方法之一.针对等级法确定属性权值主观性过强的问题,提出改进的基于二次模糊评判的检测方法.根据等级法对属性进行第一次评判,剔除等级低的部分非重要属... 数据库集成时会产生大量的相似、重复记录,字段匹配算法是对其进行检测并清洗的主要方法之一.针对等级法确定属性权值主观性过强的问题,提出改进的基于二次模糊评判的检测方法.根据等级法对属性进行第一次评判,剔除等级低的部分非重要属性;对剩余属性进行二次模糊评判,平均属性等级评判的结果,确定属性权值,然后对数据集进行分组,并在各个数据集中检测相似重复记录.理论分析和实验结果表明,该方法不仅提高了运行效率,而且可以进一步提高查重的查准率和查全率. 展开更多
关键词 相似重复记录 属性 等级 权值 检测 模糊评判
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基于K-modes聚类分组的大数据相似重复记录检测研究 被引量：1
2
作者 张平 余顺 《安徽职业技术学院学报》 2022年第1期24-29,共6页
相似重复记录检测是数据清洗的重要环节,大数据环境下对相似重复记录检测方法的效率和精度提出了更高的要求。文章针对大数据环境下对相似重复记录检测提出了一种聚类分组检测的KCG算法。该方法首先采用改进的K-modes聚类对大数据进行... 相似重复记录检测是数据清洗的重要环节,大数据环境下对相似重复记录检测方法的效率和精度提出了更高的要求。文章针对大数据环境下对相似重复记录检测提出了一种聚类分组检测的KCG算法。该方法首先采用改进的K-modes聚类对大数据进行有效的分组,然后在各分组中采用Pair-wise比较算法检测出所有相似重复记录检测。实验分析结果表明,该方法对大数据环境下的相似重复记录检测的效率和精度有明显提高。 展开更多
关键词 相似重复记录检测 网格密度 Pair-wise KCG
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基于遗传神经网络的相似重复记录检测方法 被引量：13
3
作者 孟祥逢 鲁汉榕 郭玲 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2010年第7期1550-1553,共4页
为了有效解决数据清洗领域中相似重复记录的检测问题,提出了一种基于遗传神经网络的相似重复记录检测方法。该方法计算两条记录对应字段间的相似度,构建基于神经网络的检测模型,利用遗传算法对网络模型的权值进行优化,使用遗传神经网络... 为了有效解决数据清洗领域中相似重复记录的检测问题,提出了一种基于遗传神经网络的相似重复记录检测方法。该方法计算两条记录对应字段间的相似度,构建基于神经网络的检测模型,利用遗传算法对网络模型的权值进行优化,使用遗传神经网络组合多个字段上的相似度来检测相似重复记录。在不同领域数据集上的测试结果表明,该方法能够提高相似重复记录检测的准确率和检测精度。 展开更多
关键词 相似重复记录检测 神经网络 遗传算法 数据清洗 数据集成
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基于优先队列的增量式重复记录识别 被引量：7
4
作者 佘春红 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2003年第9期61-63,共3页
介绍了优先队列方法(PriorityQueueStrategy,PQS),并以此为基础,研究了在数据模式与匹配模型不变的前提下,数据源动态增加时近似重复记录识别问题,提出了一种增量式算法IPQS(IncrementalPQS),最后给出了实验结果。
关键词 数据清理 近似重复记录 增量式识别 特征记录
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基于QPSO-LSSVM的数据库相似重复记录检测算法 被引量：6
5
作者 梁雪 任剑锋 景丽 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2012年第11期157-159,190,共4页
针对大规模数据库的相似重复记录的检测问题,提出了一种量子群优化算法(QPSO)与最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的相似重复记录检测方法(QPSO-LSSVM)。首先计算记录字段的相似度值;然后利用QPSO对LSSVM参数进行优化,构建相似重复记录... 针对大规模数据库的相似重复记录的检测问题,提出了一种量子群优化算法(QPSO)与最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的相似重复记录检测方法(QPSO-LSSVM)。首先计算记录字段的相似度值;然后利用QPSO对LSSVM参数进行优化,构建相似重复记录检测模型;最后通过具体数据集进行仿真测试实验。仿真结果表明,QPSO-LSSVM不仅提高了重复记录检测准确率,而且提高了检测效率,是一种有效的相似重复记录检测算法。 展开更多
关键词 量子粒子群优化算法 最小二乘支持向量机 相似重复记录 检测
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基于CNN的安防数据相似重复记录检测模型
6
作者 王巍 刘阳 +1 位作者 洪惠君 梁雅静 《计算机应用与软件》 北大核心 2023年第2期17-25,共9页
安防行业的结构化数据中存在大量的相似重复记录,传统的相似重复记录检测算法的识别率很难满足安防行业的实际需求。针对这种情况,引入了卷积神经网络模型,设计两种以LeNet-5模型为基础的改进模型,一种是输入为词向量矩阵的模型,另一种... 安防行业的结构化数据中存在大量的相似重复记录,传统的相似重复记录检测算法的识别率很难满足安防行业的实际需求。针对这种情况,引入了卷积神经网络模型,设计两种以LeNet-5模型为基础的改进模型,一种是输入为词向量矩阵的模型,另一种是输入为相似度矩阵的模型。实验表明,输入为词向量矩阵的模型的精确率和召回率均达到了96%以上,输入为相似度矩阵的模型的精确率和召回率高达98%,并且K折交叉验证的结果说明模型具有较强的泛化能力。 展开更多
关键词 安防行业 数据清洗 相似重复记录检测 CNN LeNet-5
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