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摘要:
实体统一是数据融合中的重点研究内容.传统的实体统一方法主要针对小数据集,重点关注统一结果的准确性,随着大数据时代的到来,传统的实体统一方法由于时间复杂度较高,难以处理海量的数据集,快速地筛选出有价值的数据成为大数据环境下更值得关注的问题.提出一种适应于大数据环境下的实体统一方法,通过数据分块、块内模式匹配以及块间模式匹配进行实体统一,其中,模式匹配采用了一种基于模式快速扫描算法,在尽量不损失精度的同时提高实体统一计算效率.结合Spark框架,基于DBLP数据集验证了该方法在保证数据实体统一质量的基础上具有良好的时效性.
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文献信息
篇名 大数据环境下一种基于模式匹配的实体统一方法
来源期刊 计算机应用与软件 学科 工学
关键词 实体统一 数据融合 大数据 模式匹配
年,卷(期) 2018,(8) 所属期刊栏目 数据工程
研究方向 页码范围 87-92,97
页数 7页 分类号 TP311
字数 5739字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-386x.2018.08.015
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 熊安萍 重庆邮电大学计算机科学与技术学院 44 302 9.0 15.0
2 龙林波 重庆邮电大学计算机科学与技术学院 2 3 1.0 1.0
3 詹妮 重庆邮电大学软件学院 1 3 1.0 1.0
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
实体统一
数据融合
大数据
模式匹配
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
计算机应用与软件
月刊
1000-386X
31-1260/TP
大16开
上海市愚园路546号
4-379
1984
chi
出版文献量(篇)
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47
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