基于二次归并的Deep Web实体匹配方法
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针对权重边剪枝（ WEP）方法在准确率和匹配效率等方面的不足，通过引入自匹配和归并概念，提出一种基于二次归并的Deep Web实体匹配方法。首先，提取各对象的属性值，并按属性值重组对象，使具有相同属性值的对象聚集在一起，实现块的有效划分；其次，计算块内各对象间的匹配度，并据此进行剪枝、自匹配检测、归并，输出初步类簇；最后，以初步类簇为基础，利用簇内对象间传递的消息以及对象属性相似值，进一步挖掘匹配关系，触发新一轮的类簇归并与更新。实验结果表明，与WEP方法相比，所提方法通过自匹配检测，自动区分匹配关系并采取合适的匹配策略，使归并过程逐渐精化，提高了匹配准确率；通过分块、剪枝，有效缩减了匹配空间，提高了系统运行效率。
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