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摘要
为提高异构数据实体分辨的准确性,提出了异构数据实体分辨的蚁群算法参考点选择方法。异构数据的相似性通常难以直接度量,可以将其映射到参照物构造的统一空间后,再进行相似度的度量。给定两个异构数据集,选取若干匹配的数据对象对作为参照物(称之为参考点),将两个数据集中对象转换为到各自参考点的距离向量,依据距离向量的相似性进行实体分辨。为选择出更优的参考点集,建立了以最大化查全率、最大化查准率和最小化参考点集合规模为目标的优化模型,通过约束参考点集合规模,将上述模型转换成两目标优化模型,进而设计求解模型的蚁群算法,实现了参考点集的优化选择。实验结果表明,上述方法能够有效提高异构数据实体分辨的准确性。
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单位国防科技大学; 中国人民解放军陆军工程大学
