典型文献
一种基于图嵌入模型的关联感知真值发现
文献摘要：
为解决多源数据间广泛存在的冲突问题,真值发现成为一个热门的研究课题.现有的真值发现算法通常基于这一原则:如果一个信息源总是提供真实的信息,那么就会更加可信;如果一条信息由可信的信息源支持,那么就更有可能是真实的.现有的真值发现算法虽然在大部分场景下取得了较好的效果,但大多忽略了实体属性之间的关系.在本文中,提出了一种新的模型,该模型采用图嵌入方式在真值发现的同时捕捉了实体属性间的关系.通过构建4种异构网络,包括源-源、源-属性值、实体属性-实体属性、实体属性-实体属性值网络,以对数据之间的关系建模.接着将这些网络嵌入到低维空间中,使得可靠的来源和可靠的属性值彼此接近,实体属性之间的关系反映在属性值上,从而进行真值发现推理.在2个真实数据集上的实验,表明本文的算法优于现有的真值发现算法.
文献关键词：
图嵌入;真值发现;实体属性关系;异构网络
中图分类号：
作者姓名：
吕航;Xiu Susie Fang;司苏新;王康
作者机构：
东华大学 计算机科学与技术学院,上海201620
文献出处：
引用格式：
[1]吕航;Xiu Susie Fang;司苏新;王康-.一种基于图嵌入模型的关联感知真值发现)[J].智能计算机与应用,2022(10):9-14
A类：
实体属性关系
B类：
图嵌入,嵌入模型,真值发现,多源数据,现成,研究课题,信息源,分场景,嵌入方式,异构网络,属性值,关系建模,网络嵌入,低维空间,真实数据
AB值：
0.202211
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