基于属性融合的多真值发现方法

【目的】解决现有方法多数只侧重于多真值属性自身,缺少考虑辅助属性影响的问题,提高多真值发现的效果。【方法】利用辅助属性计算数据源专业度和共识度,结合多真值属性值的活跃度得到数据源对冲突数据的支持度。通过调用已有真值发现方法获取真值伪标签,使用神经网络捕获数据源和冲突数据的复杂关系,最终推理出全部真值。【结果】实验结果表明,与次优方法相比,在图书数据集上F1值提升2.25%,在电影数据集上F1值提升5.42%。【局限】所提方法融合了反映对象特征的辅助属性,尚未探索其余辅助属性对多真值发现的影响。【结论】基于多真值属性与辅助属性融合的方法提高了多真值发现的准确性。