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基于二次歸并的Deep Web實體匹配方法

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  針對權重邊剪枝( WEP)方法在準確率和匹配效率等方面的不足,通過引入自匹配和歸并概念,提出一種基于二次歸并的Deep Web實體匹配方法。首先,提取各對象的屬性值,并按屬性值重組對象,使具有相同屬性值的對象聚集在一起,實現塊的有效劃分;其次,計算塊內各對象間的匹配度,并據此進行剪枝、自匹配檢測、歸并,輸出初步類簇;最后,以初步類簇為基礎,利用簇內對象間傳遞的消息以及對象屬性相似值,進一步挖掘匹配關系,觸發新一輪的類簇歸并與更新。實驗結果表明,與WEP方法相比,所提方法通過自匹配檢測,自動區分匹配關系并采取合適的匹配策略,使歸并過程逐漸精化,提高了匹配準確率;通過分塊、剪枝,有效縮減了匹配空間,提高了系統運行效率。

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