多源环境下实体一致性建模与真值发现
| 论文创新点 | 第5-9页 |
| 中文摘要 | 第9-11页 |
| ABSTRACT | 第11-13页 |
| 第一章 绪论 | 第14-21页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第14-15页 |
| 1.2 研究目标与挑战性 | 第15-17页 |
| 1.3 论文的研究内容 | 第17-19页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第19-21页 |
| 第二章 相关研究 | 第21-36页 |
| 2.1 数据管理与数据质量相关研究 | 第21-25页 |
| 2.2 数据一致性理论与方法相关研究 | 第25-33页 |
| 2.2.1 数据一致性研究 | 第25-27页 |
| 2.2.2 实体识别研究 | 第27-28页 |
| 2.2.3 数据融合中冲突消解的相关研究 | 第28-33页 |
| 2.3 数据源评估相关研究 | 第33-34页 |
| 2.3.1 数据源的复制 | 第33-34页 |
| 2.3.2 数据源的质量评估 | 第34页 |
| 2.4 本章小结 | 第34-36页 |
| 第三章 异构实体的同一性识别与判定 | 第36-67页 |
| 3.1 概述 | 第36-40页 |
| 3.2 基本方法与前期工作 | 第40-42页 |
| 3.2.1 相似度计算的基本方法 | 第40-42页 |
| 3.2.2 一致性判定的基本方法 | 第42页 |
| 3.3 多源异构实体的同一性判定 | 第42-48页 |
| 3.3.1 一般形式的异构数据相似度函数 | 第42-43页 |
| 3.3.2 特征权重的优化算法 | 第43-46页 |
| 3.3.3 损失目标函数的优化 | 第46-48页 |
| 3.4 复杂异构环境下的未知特征权重求解 | 第48-57页 |
| 3.4.1 方法 | 第48-50页 |
| 3.4.2 求解特征权重的迭代算法 | 第50-57页 |
| 3.4.3 算法时间复杂度分析 | 第57页 |
| 3.5 实验过程与结果 | 第57-65页 |
| 3.5.1 数据集与实验环境 | 第57-58页 |
| 3.5.2 评价标准 | 第58页 |
| 3.5.3 实验数据分析 | 第58-61页 |
| 3.5.4 关键参数测定 | 第61-62页 |
| 3.5.5 实验验证与分析 | 第62-65页 |
| 3.6 本章小结 | 第65-67页 |
| 第四章 多源异构实体数据中的真值发现 | 第67-86页 |
| 4.1 概述 | 第67-71页 |
| 4.2 基本方法 | 第71-74页 |
| 4.2.1 迭代算法 | 第72-73页 |
| 4.2.2 基于优化理论的方法 | 第73-74页 |
| 4.2.3 基于概率图模型的方法 | 第74页 |
| 4.3 基于复合高斯模型的多目标真值计算 | 第74-79页 |
| 4.3.1 问题定义 | 第74-75页 |
| 4.3.2 多目标约束的复合高斯模型 | 第75-77页 |
| 4.3.3 改进的EM迭代过程 | 第77-79页 |
| 4.4 实验过程与结果分析 | 第79-84页 |
| 4.4.1 数据集 | 第79-80页 |
| 4.4.2 评估标准 | 第80-81页 |
| 4.4.3 实验结果分析 | 第81-84页 |
| 4.5 本章小结 | 第84-86页 |
| 第五章 异构WEB数据源质量评估 | 第86-103页 |
| 5.1 概述 | 第86-87页 |
| 5.2 数据源质量指标体系 | 第87-94页 |
| 5.2.1 数据源质量指标的建立和度量 | 第87-92页 |
| 5.2.2 数据源质量值的标准化 | 第92-93页 |
| 5.2.3 数据源质量值的优化估计 | 第93-94页 |
| 5.3 多维标准综合数据源质量评估建模 | 第94-97页 |
| 5.4 实验测评 | 第97-102页 |
| 5.4.1 实验环境及数据集 | 第97-99页 |
| 5.4.2 实验结果 | 第99-101页 |
| 5.4.3 实验结果分析 | 第101-102页 |
| 5.5 本章小结 | 第102-103页 |
| 第六章 总结与展望 | 第103-106页 |
| 6.1 论文的主要贡献 | 第103-104页 |
| 6.2 研究展望 | 第104-106页 |
| 参考文献 | 第106-119页 |
| 攻博期间发表的科研成果目录 | 第119-121页 |
| 致谢 | 第121-122页 |
