基于无监督学习的数据清洗算法

孙铁民; 于杰; 尚程; 田大新; 张丽华

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基于无监督学习的数据清洗算法

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为了解决数据仓库中相似重复记录的数据问题,提出了基于无监督学习的数据清洗算法。该算法采用基于Hebb ian假设的自适应学习方法,并通过相似度确定奖励和惩罚等级。在学习过程中根据需要增加新的聚类,在学习结束后,通过分析聚类情况删除错误的聚类,从而避免了死神经元问题并使聚类更加准确。实验表明,该算法能准确地完成实体识别。

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来源
《吉林大学学报：信息科学版》 |2008年第6期|599-604|共6页
作者
孙铁民; 于杰; 尚程; 田大新; 张丽华;
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作者单位

吉林大学科技处;

吉林大学通信工程学院;

吉林大学计算机科学与技术学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类程序设计、软件工程;
关键词
数据仓库; 数据抽取; 数据转换; 数据清洗; 数据装载;

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