基于数据源依赖关系的信息评价方法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| ·数据挖掘的研究现状 | 第9页 |
| ·数据集成与数据转换概述 | 第9-10页 |
| ·数据集成 | 第9-10页 |
| ·数据转换 | 第10页 |
| ·冲突数据的形成 | 第10-11页 |
| ·本文研究目标 | 第11页 |
| ·本文研究内容 | 第11-12页 |
| ·本文的内容组织 | 第12-13页 |
| 第2章 相关知识 | 第13-30页 |
| ·数据挖掘技术概述 | 第13-16页 |
| ·数据挖据的相关内容 | 第13页 |
| ·数据挖据的常用方法 | 第13-16页 |
| ·贝叶斯网络技术概述 | 第16-19页 |
| ·贝叶斯网络模型的概念及特点 | 第16-17页 |
| ·贝叶斯网络中不确定性推理与联合概率分布 | 第17-18页 |
| ·贝叶斯网络中的独立关系 | 第18-19页 |
| ·词语相似度概述 | 第19-21页 |
| ·传统的相似度计算方法 | 第20页 |
| ·语义相似度计算 | 第20-21页 |
| ·义原相似度计算 | 第21页 |
| ·现有的真值发现算法 | 第21-29页 |
| ·基于数学模型对数据信息进行预测 | 第21-23页 |
| ·基于数据源和数据信息的可信度来判断数据的准确性 | 第23页 |
| ·基于数据源之间的依赖关系对数据值进行评价 | 第23-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 真值发现算法 | 第30-48页 |
| ·相关定义 | 第30页 |
| ·数据源的依赖关系 | 第30-32页 |
| ·数据值的选票数 Vote(v) | 第32-37页 |
| ·数据源的可信度 | 第37-40页 |
| ·数据值之间的相似性 | 第40-45页 |
| ·字符串型的数据值 | 第40-42页 |
| ·汉字型的数据值 | 第42-43页 |
| ·数值型的数据值 | 第43页 |
| ·相似度计算对实验的影响 | 第43-45页 |
| ·数据值的可信度 | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第4章 实验与结果分析 | 第48-56页 |
| ·引言 | 第48页 |
| ·实验环境 | 第48页 |
| ·实验数据 | 第48-49页 |
| ·Books_Authors 数据集 | 第49-51页 |
| ·实验结果对比 | 第49-50页 |
| ·性能分析 | 第50-51页 |
| ·MovieRunTime 数据集 | 第51-54页 |
| ·实验结果对比 | 第52-54页 |
| ·性能分析 | 第54页 |
| ·本章小结 | 第54-56页 |
| 结论 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
