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文檔簡介
1、在對網(wǎng)絡(luò)交易中的信用主體進行信用評估時,需要對分散在各機構(gòu)中的基礎(chǔ)信用信息進行整合。在對信用信息的處理過程中,由于各機構(gòu)對信息的表達方式不盡相同,因此需要對采集來的數(shù)據(jù)進行清洗,特別是要對數(shù)據(jù)庫字段不匹配和數(shù)據(jù)重復(fù)冗余等現(xiàn)象進行處理。
本文針對多數(shù)據(jù)源中數(shù)據(jù)庫字段不匹配的問題,提出一種基于領(lǐng)域知識的字段映射方法,對字段進行分類,并從字段的基本信息和實例的內(nèi)容信息進行分析,最終得出所比較字段的相似性,從而識別出不同的數(shù)據(jù)庫模
2、式中表達相同含義的重復(fù)字段,并能夠?qū)σ院蟮淖侄斡成涮峁┯行У闹?,最后通過引入信用領(lǐng)域的相關(guān)知識對各機構(gòu)的數(shù)據(jù)庫字段進行映射,驗證了本方法的實用性。本文針對已映射字段中的重復(fù)記錄問題,提出了一種新的重復(fù)記錄檢測算法,該算法是對MPN(多趟鄰近排序)算法的改進,并通過改進的相似度計算方法判斷兩條記錄的重復(fù)程度,從而檢測出隱含的數(shù)據(jù)重復(fù)冗余問題,最終通過對實際信用數(shù)據(jù)的處理,驗證了該算法的正確性,為半自動化檢測多數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)集成過程中出現(xiàn)的數(shù)
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