不一致数据库中基于用户语义模板的评论可信度计算

• 作者: 吴爱华 唐晓婷 曾卫明
• 来源期刊: 燕山大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 关系数据库 频繁子图挖掘 聚类 公共特征 可信度计算
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与技术
• 页码范围: 523-531,543
• 页数: 10页
• 分类号: TP391
• 字数: 8994字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-791X.2014.06.007

摘要

在清洗算法不能有效地纠正不一致数据的情况下，“知情”用户给出的关于其正确取值的评论，对数据库的其他用户意义重大，可以帮助他们甄别错误数据，并在不丢失信息的前提下，尽可能地从不一致数据库中获取有用信息，但只有正确可信的评论才能有如此意义。因此，评论的可信度估算是这类应用中的一个关键问题。和互联网评论不同，数据库一般向系统内用户开放，用户的特征更易于提取，其语义确定。由于数据是对现实世界的描述，能对同一评论对象，发出类似评论的用户往往具有相同的背景或语义特征。文章提出了一种基于用户的特征分析的评论可信度计算算法，有针对性地解决了上述问题。算法首先根据语义特征，对历史评论者进行用户社区挖掘，得到在某准确度下评论过某对象的用户公共特征，形成用户模板；其次，对于任意给定新评论，通过其评论者和用户公共特征模板的匹配程度，并综合该评论者可信度、评论者和评论对象的语义相关性等关键因素，计算出该评论的可信度。实验证明，该算法在时间和准确率两方面都是有效的。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴爱华	上海海事大学信息工程学院	25	91	6.0	8.0
2	唐晓婷	上海海事大学信息工程学院	2	1	1.0	1.0
3	曾卫明	上海海事大学信息工程学院	33	65	4.0	6.0