利用二次归并的Deep Web实体匹配方法

摘要

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.