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摘要:
数据分块有助于降低大规模数据中实体分辨的计算复杂度,但现有算法存在效能和效率难以平衡的问题.为此,在标签传播的基础上设计数据分块算法,以实现两者的平衡.根据记录间相同词项的数量估计记录相似度,通过标签传播算法发现潜在相似重复记录,降低时间复杂度.在通用测试数据中的实验结果表明,该算法能有效提高F-Measure值,减少运行时间,实现大规模数据中的数据分块.
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ClusterRank
节点重要性
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 一种基于标签传播的数据分块算法
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 数据质量 数据清洗 实体分辨 相似重复记录 数据分块 标签传播算法
年,卷(期) 2017,(9) 所属期刊栏目 先进计算与数据处理
研究方向 页码范围 51-55,61
页数 6页 分类号 TP311
字数 4947字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2017.09.010
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 游宏梁 8 41 3.0 6.0
2 冉德彤 3 5 1.0 2.0
传播情况
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引文网络
引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
数据质量
数据清洗
实体分辨
相似重复记录
数据分块
标签传播算法
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
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
总下载数(次)
53
总被引数(次)
317027
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