基于属性权重的实体解析技术

实体解析是将在同一个数据源或者不同数据源中,指向现实世界同一实体的元组识别出来并合并的过程.如何高效而准确地将指向同一实体的记录识别出来一直是研究人员不懈追求的目标.在基于规则的匹配算法中,大多数算法是将所有的属性都作为匹配属性进行计算,并且各个属性的权重都是一样的,然而这样不能充分体现关键属性的重要性.主要针对关系数据库数据源中实体解析准确性的问题,采用信息增益的方法和概率统计的方法计算数据属性的权重,用来代表该属性在记录中的重要性,达到提高实体解析准确度的目的.并且在此基础上采用top-k算法,选择出最佳分类属性集合,减少匹配属性的个数,从而加快了实体解析的速度.

无限长矩形波导中二能级原子的自发辐射

波导量子电动力学是实现量子网络的理想方案之一,而自发辐射导致的退相干是阻碍其发展的主要因素。该文以矩形波导为例,研究在受限空间中二能级原子的自发辐射特性。通过利用Lippmann-Schwinger方程和不含时薛定谔方程推导出矩形波导与二能级原子耦合系统的本征散射态和本征束缚态,进而求得时间演化算符和原子的自发辐射动力学。研究表明,原子的自发辐射特性主要由原子与矩形波导的失谐量和耦合强度决定。与自由空间相比,矩形波导具有非线性色散关系,由此诱导的束缚态会导致稳态相干现象。该研究为在波导量子电动力学系统中实现量子网络提供了重要的理论指导。