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基于语义匹配的海量异构数据自动化集成方法研

来源:网络整理 编辑:采集侠 时间:2018-04-30

全文: (1171 KB)   (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
 
 
摘要 随着互联网与信息化的普及,数据数量、数据来源与数据格式的复杂性愈加突出。互联网、传感器、人工收集等多种来源产生了海量异构数据,为解决多源异构数据处理问题,设计一种将海量异构数据自动化集成到同一数据仓库的方法。通过建立元数据模型(以数据集为单位)将来源数据按数据集分类,映射整合到数据仓库中,通过CRF序列标注模型、Skip-Gram神经网络、TF*IDF等机器学习技术,解决了数据仓库集成中语义映射的难题,实现了海量多源异构数据的自动化入库,为之后的数据分析挖掘提供了良好基础。     服务  
 
   
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通讯作者: 李贺     
作者简介: 李贺(1984-),男,北京锐安科技有限公司研发项目经理,研究方向为大数据分析;李晓琳(1988-),男,硕士,北京锐安科技有限公司数据分析师,研究方向为自然语言处理。  
引用本文:     
李贺,李晓琳. 基于语义匹配的海量异构数据自动化集成方法研究[J]. 软件导刊, 2018, 17(4): 194-196.  
 
 
 
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