【摘 要】
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数据量的增长加大了信息获取的难度,如何从大量数据中准确获得有效信息是当前的研究热点。借鉴隐马尔可夫模型的状态转移概率,构建了基于图模型的多真值发现算法GraphTD,借助
【机 构】
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中南财经政法大学信息与安全工程学院
【基金项目】
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湖北省自然科学基金(2017CFB592),中南财经政法大学中央高校基本科研业务费专项资金(2722020PY047),中南财经政法大学校级教学研究项目(YB202068)
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数据量的增长加大了信息获取的难度,如何从大量数据中准确获得有效信息是当前的研究热点。借鉴隐马尔可夫模型的状态转移概率,构建了基于图模型的多真值发现算法GraphTD,借助各数据源中描述的可信度转移矩阵,计算出数据值为真的概率的收敛值。同时,提出改进的初始真值的确定算法CVote,可有效提高GraphTD的正确率,避免了投票法在多真值发现中存在的诸多不足。在书籍作者数据集上的实验结果表明,基于图模型的GraphTD真值发现算法能够提高真值识别的准确率,CVote算法通过对初始真值选择的改良,可以有效提高真值
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