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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究 | |
| 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].教育技术导刊,2018,17(4):194-196. |
| 作者姓名： | 李贺 李晓琳 |
| 作者单位： | 北京锐安科技有限公司，北京 100096 |
| 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。 |
| 关 键 词： | 海量异构数据处理 元数据 CRF序列标注 Skip Gram神经网络 TF*IDF算法 |
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