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摘要:
高质量的数据是构建数据仓库的最重要因素,低质量的数据可能对决策产生不利影响。来自不同数据源的相似重复记录是数据仓库构建中影响数据质量的主要问题之一,在源数据进入数据仓库之前尽可能地消除相似重复记录能很大程度地提高数据质量。为此,比较了现有的相似重复记录消除算法,改进了 SNM 算法,并通过实验比较了传统 SNM 方法与改进SNM 算法。实验结果显示:在相似重复记录消除方面,SNM 改进算法具有明显的优势。
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相似重复记录
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神经网络
数据清洗
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于 SNM 改进算法的相似重复记录消除
来源期刊 重庆理工大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 SNM算法 SNM改进算法 相似重复记录消除
年,卷(期) 2016,(4) 所属期刊栏目 信息?计算机
研究方向 页码范围 91-96
页数 6页 分类号 TP311
字数 3772字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1674-8425(z).2016.04.016
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 余肖生 三峡大学计算机与信息学院 33 208 8.0 13.0
2 胡孙枝 三峡大学计算机与信息学院 2 15 1.0 2.0
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
SNM算法
SNM改进算法
相似重复记录消除
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
重庆理工大学学报(自然科学版)
月刊
1674-8425
50-1205/T
重庆市九龙坡区杨家坪
chi
出版文献量(篇)
7998
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17
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