多数据源冲突的解决

多源信息融合评估
最新推荐文章于 2025-06-03 14:42:37 发布
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本文介绍了一种评估多个来源信息一致性的方法，包括计算不同源描述的相似度、网页的可信度评估、描述间的相互支持度计算，并通过迭代收敛得出最终结果。
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原来是个研究点：
http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.89.8378&rep=rep1&type=pdf
http://wenku.baidu.com/link?url=WpepFZM0oYBDvUvOIjMsPuj3O23_8Cm1YjqC-G5Eke8Yc_DSvsNe96nMcLTEVExKH9VS89NbHInGHP9iXDKGSmyTU3cG5PyQpaWgrAOAqAS

参考第一篇文章，其实思路还是比较直观的，要点有这几个：
1. 计算多个不同源对同一个事情的描述的相似度。比如 “Lightty H， XXX[译]” 和 “H Lightty，XXX翻译”，就算是同一个描述，也会有顺序，表达方式等的区分，所以要计算它们的相似性，作为不同源的“支持度”。
2. 每个网页自身有一个可信程度。有的网页可信度高，有的一般。其实，可以初始为1，慢慢迭代收敛呗。加log，做平滑。
3. 不同网页的描述间，会有支持度，根据上面的相似度来算。
4. 会存在有多个网页，其实他们都是互相拷贝，所以加个系数，做限定（其实这步没太懂，加系数就是做下平滑咯？避免某个值特别大？）。
5. 最后，迭代收敛（为何一定会收敛？并没有论述）

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