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摘要:
为了提高RDF知识库的数据质量,提出RDF图数据的异常检测及其自动修复的方法.首先,原创性地定义了基于图的条件函数依赖(GCFD),能够将属性值和语义结构的依赖关系统一表示;然后,提出有效的算法框架以及优化策略,挖掘RDF数据中的GCFD,并给出异常数据的自动修复流程;最后,在真实的数据集上,通过大量实验确认解决方案的可行性和优越性.
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文献信息
篇名 语义知识库构建中的异常数据发现
来源期刊 北京大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 RDF数据质量 基于图的条件函数依赖 条件函数依赖 函数依赖
年,卷(期) 2015,(2) 所属期刊栏目 研究论文
研究方向 页码范围 195-202
页数 8页 分类号 TP18
字数 5594字 语种 中文
DOI 10.13209/j.0479-8023.2015.033
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 赵东岩 北京大学计算机科学技术研究所 19 115 7.0 10.0
2 邹磊 北京大学计算机科学技术研究所 14 121 5.0 11.0
3 贺彬彬 北京大学计算机科学技术研究所 1 0 0.0 0.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
RDF数据质量
基于图的条件函数依赖
条件函数依赖
函数依赖
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
北京大学学报(自然科学版)
双月刊
0479-8023
11-2442/N
16开
北京海淀北京大学校内
2-89
1955
chi
出版文献量(篇)
3152
总下载数(次)
8
总被引数(次)
52842
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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