資料介紹
針對XML 數(shù)據(jù)的質(zhì)量問題,以XML 鍵為基礎(chǔ),借助多模板隱馬爾可夫模型信息抽取策略與粒子群優(yōu)化算法構(gòu)建新的XML 數(shù)據(jù)清洗方法。為了提高XML 相似性數(shù)據(jù)并行檢測效率,利用波函數(shù)對粒子群優(yōu)化算法進(jìn)行優(yōu)化。仿真實(shí)驗(yàn)表明,與其他XML 數(shù)據(jù)清洗算法相比,該方法的自適應(yīng)學(xué)習(xí)能力強(qiáng)、人工參與程度低、計(jì)算量小,時(shí)間性能有94%左右的提升。
關(guān)鍵詞:XML 文檔集;XML 鍵;粒子群優(yōu)化算法;數(shù)據(jù)清洗;隱馬爾可夫模型
關(guān)鍵詞:XML 文檔集;XML 鍵;粒子群優(yōu)化算法;數(shù)據(jù)清洗;隱馬爾可夫模型
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