唐晓婷
- 作品数：1 被引量：1H指数：1
- 供职机构：上海海事大学信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 不一致数据库中基于用户语义模板的评论可信度计算被引量：1
- 2014年
- 在清洗算法不能有效地纠正不一致数据的情况下,"知情"用户给出的关于其正确取值的评论,对数据库的其他用户意义重大,可以帮助他们甄别错误数据,并在不丢失信息的前提下,尽可能地从不一致数据库中获取有用信息,但只有正确可信的评论才能有如此意义。因此,评论的可信度估算是这类应用中的一个关键问题。和互联网评论不同,数据库一般向系统内用户开放,用户的特征更易于提取,其语义确定。由于数据是对现实世界的描述,能对同一评论对象,发出类似评论的用户往往具有相同的背景或语义特征。文章提出了一种基于用户的特征分析的评论可信度计算算法,有针对性地解决了上述问题。算法首先根据语义特征,对历史评论者进行用户社区挖掘,得到在某准确度下评论过某对象的用户公共特征,形成用户模板;其次,对于任意给定新评论,通过其评论者和用户公共特征模板的匹配程度,并综合该评论者可信度、评论者和评论对象的语义相关性等关键因素,计算出该评论的可信度。实验证明,该算法在时间和准确率两方面都是有效的。
- 唐晓婷吴爱华曾卫明
- 关键词：关系数据库频繁子图挖掘聚类
