Identifying Duplicate Records by Using Estimation of Distribution Algorithms to Learn the Semantics
محل انتشار: یازدهمین کنفرانس سالانه انجمن کامپیوتر ایران
سال انتشار: 1384
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,255
فایل این مقاله در 8 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ACCSI11_218
تاریخ نمایه سازی: 5 آذر 1390
چکیده مقاله:
When data is gathered from various sources to be included in integrated information systems, for example data warehouses, the likelihood of existence of duplicate and inconsistent data records increases. A flexible and automatic reasoning mechanism is required to clean the data, to enable the user to draw accurate statistics and reports from this wealth of data, which are to be used in the decision making of entrepreneurial enterprises. In this paper, we have employed an approach for deduplication, which takes advantage of a fuzzy logic framework. The fuzzy inference system is then optimized by means of the Bayesian Optimization Algorithm, a class of Estimation of Distribution Algorithms, which can learn complex multivariate relations of bounded order. This class of algorithms is inspired form the breeder genetic algorithm, which is used in the science of livestock breeding. The experiments reveal that this approach is capable of eliminating duplicates abound with uncertainty, and therefore the resultant data is of better quality.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Saied Haidarian Shahri۱
Control and Intelligent Processing Center of Excellence (CIPCE)Department of Computer and Electrical Engineering University of Tehran, Tehran, Iran
Caro Lucas
Control and Intelligent Processing Center of Excellence (CIPCE)Department of Computer and Electrical Engineering University of Tehran, Tehran, Iran
Babak N. Araabi۱,۲
School of Cognitive Sciences, Institute for studies in theoretical Physics and Mathematics, Tehran, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :