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J-GLOBAL ID：201802225778373009   整理番号：18A0536246

凝集に基づく属性値マッチング【Powered by NICT】

Cohesion based attribute value matching

著者 (3件)： Fan Fengfeng (School of Computer Science and Engineering Northwestern Polytechnical University, Xi’an 710129, China) ,  Li Zhanhuai (School of Computer Science and Engineering Northwestern Polytechnical University, Xi’an 710129, China) ,  Wang Yanyan (School of Computer Science and Engineering Northwestern Polytechnical University, Xi’an 710129, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CISP-BMEI  ページ： 1-5  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 関係データにおいて,同じ実世界エンティティを参照する明確な属性値を同定する多くのデータクリーニングとマイニングアプリケーション(例えば,重複レコード検出と関数従属性マイニング)を行うために重要である。属性値マッチングのための既存アプローチでは,ストリングベースアプローチとルールベースアプローチを含む。しかし,ストリング類似性に基づくアプローチの有効性はストリング類似性計量,適切なしきい値ともドメイン知識の選択に依存している重度が,ルールベース手法は,隣接スパース性問題に悩まされている。このような限界を解決するために,凝集ベース計量は異なる属性値間のマッチング性能を改善するために提案する。さらにストリング類似性と凝集ベース測定の両方は,証拠推論アプローチによる統一ランキングに結合される。実験的評価は,筆者らのアプローチが整合属性値の性能を大幅に改善できることを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： ルールベース ,  類似性 ,  等級づけ ,  *凝集 ,  ドメイン知識 ,  *マッチング ,  関数従属
準シソーラス用語： 証拠推論 ,  スパース性 ,  データクリーニング ,  エンティティ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (3件)： 凝集 ,  属性 ,  マッチング