基于数据源分类可信性的真值发现方法研究
外文标题：Truth Discovery Based Credibility of Data Categories on Data Sources
文献类型：期刊
作者：马如霞[1]
机构：[1]中国人民大学信息学院
[2]首都师范大学教育技术系
通讯作者：Meng, Xiaofeng
年：2015
期刊名称：计算机研究与发展
卷：52
期：9
页码范围：1931-1940
增刊：增刊
收录情况：EI(20154601528784)
所属部门：信息学院
语言：中文
ISSN：1000-1239
链接地址：http://d.g.wanfangdata.com.cn/Periodical_jsjyjyfz201509001.aspx
DOI：10.7544/issn1000-1239.2015.20140684
基金：国家自然科学基金项目; 国家"八六三"高技术研究发展计划基金项目; 高等学校博士学科点专项科研基金项目; 中国人民大学科学研究基金项目
关键词：真值发现;数据冲突;数据源分类可信性;信息质量;数据融合
摘要：网络的普及和电子商务的发展改变了人们信息获取以及消费的方式．Web已经成为大多数人获取信息的重要来源．与此同时，互联网信息质量问题也逐渐凸显．Web中存在大量过时、错误、虚假、片面的信息．其中，不同网站为相同对象提供冲突信息的问题尤为突出．如何从这些冲突信息中找到正确信息成为亟待解决的问题，这类问题又被称为真值发现问题．通过对现有真值发现问题解决方法的调研，发现现有方法均未考虑数据源分类可信性差异对真值发现的影响．因此，提出基于数据源分类可信性的真值发现问题．提出2种方法探测数据源分类可信性差异，并采用贝叶斯的方法迭代计算数据源分类可信性和属性值准确性．另外，通过考虑数据源覆盖率和对象难度对真值发现的影响，进一步提高真值发现算法的准确性．一个真实数据集的实验结果表明，所提方法可以显著提高真值发现的准确性．
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