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基于异构开放数据源的实体匹配

摘要第6-8页
ABSTRACT第8-10页
第一章 引言第17-23页
    1.1 研究背景第17-20页
        1.1.1 典型应用第18页
        1.1.2 研究挑战第18-20页
    1.2 研究的基本框架和主要贡献第20-22页
    1.3 章节安排第22-23页
第二章 研究现状及背景知识第23-39页
    2.1 研究现状第23-31页
        2.1.1 数据集成第23-26页
        2.1.2 相似性连接第26-28页
        2.1.3 用户匹配第28-31页
    2.2 基础知识第31-37页
        2.2.1 EM算法第31-33页
        2.2.2 指数族分布第33-34页
        2.2.3 局部敏感哈希第34-37页
    2.3 本章小结第37-39页
第三章 基于社交网络结构的节点匹配第39-55页
    3.1 问题定义第40-41页
    3.2 算法整体框架第41-46页
        3.2.1 社交关联性度量方法第44-46页
    3.3 参数学习及决策制定第46-48页
        3.3.1 似然函数第46-47页
        3.3.2 最大似然估计第47-48页
        3.3.3 决策制定第48页
    3.4 实验与分析第48-53页
        3.4.1 实验设置第49-50页
        3.4.2 节点"自匹配"评价第50-52页
        3.4.3 匿名社交网络节点匹配第52-53页
    3.5 本章小结第53-55页
第四章 多个异构数据源的实体匹配第55-73页
    4.1 问题定义第56-59页
        4.1.1 非监督式的多个异构数据源实体匹配框架概览第57-58页
        4.1.2 EMAD算法第58-59页
    4.2 候选集生成及相似度计算第59-61页
        4.2.1 候选集生成第59-60页
        4.2.2 相似性度量方法第60-61页
    4.3 参数学习及决策制定第61-65页
    4.4 实验及分析第65-71页
        4.4.1 实验设置第65-67页
        4.4.2 "自匹配"实验第67-68页
        4.4.3 多个异构数据源间的实体匹配第68-71页
    4.5 本章小结第71-73页
第五章 跨异构社交网络的半监督用户匹配第73-95页
    5.1 问题定义第74页
    5.2 算法框架概览第74-80页
        5.2.1 "两阶段"分块第78-79页
        5.2.2 用户属性相似度计算第79-80页
    5.3 模型构建、参数学习和决策制定第80-86页
        5.3.1 模型构建第80-81页
        5.3.2 整合异构用户属性第81-82页
        5.3.3 参数学习第82-85页
        5.3.4 缺失数据第85页
        5.3.5 决策制定第85页
        5.3.6 "谨慎"匹配第85-86页
    5.4 实验与分析第86-94页
        5.4.1 实验设置第86-88页
        5.4.2 用户匹配评价第88-92页
        5.4.3 异构社交网络间的用户匹配评价第92-94页
    5.5 本章小结第94-95页
第六章 SumQ:社交网络用户匹配和查询原型系统第95-103页
    6.1 系统架构第95-96页
    6.2 系统实现第96-99页
        6.2.1 数据获取第96页
        6.2.2 用户匹配第96-97页
        6.2.3 用户管理第97-98页
        6.2.4 Web服务第98-99页
    6.3 系统演示第99-101页
        6.3.1 查询服务第99页
        6.3.2 可视化服务第99-101页
        6.3.3 匹配服务第101页
    6.4 本章小结第101-103页
第七章 总结与展望第103-107页
    7.1 本文工作总结第103-104页
    7.2 未来工作展望第104-107页
参考文献第107-117页
致谢第117-119页
攻读博士学位期间发表论文和科研情况第119页

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