%0 Journal Article
%T 利用属性集相关性与源误差的多真值发现方法研究
%A 刘丛
%A 卢菁
%A 胡成
%J 中山大学学报（自然科学版）
%D 2019
%X 摘要 目前真值发现的研究主要利用数据源质量和数据之间的关系,然而实际数据的分布呈现长尾现象,传统算法在处理尾部数据时,准确率大大下降.本文对数据源进行分类,对头部数据源利用属性集相关性,给予正确集更多的置信度补偿,易于剔除错误数据;对尾部数据源,根据误差小的数据源应获得更高的权值分配的理论,将真值发现转化成全局优化问题,通过寻求数据源权值的最佳分配,获得最可能接近真值列表的属性集合.实验表明,本文提出的方法在真实的长尾数据集上,准确率和召回率方面均优于传统算法
%K 真值发现
%K 数据冲突
%K 长尾现象
%K 相关性
%K 源误差
%U http://xwxt.sict.ac.cn/CN/abstract/abstract4879.shtml