【摘 要】
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在清洗算法不能有效地纠正不一致数据的情况下,“知情”用户给出的关于其正确取值的评论,对数据库的其他用户意义重大,可以帮助他们甄别错误数据,并在不丢失信息的前提下,尽
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61202022）
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在清洗算法不能有效地纠正不一致数据的情况下,“知情”用户给出的关于其正确取值的评论,对数据库的其他用户意义重大,可以帮助他们甄别错误数据,并在不丢失信息的前提下,尽可能地从不一致数据库中获取有用信息,但只有正确可信的评论才能有如此意义.因此,评论的可信度估算是这类应用中的一个关键问题.和互联网评论不同,数据库一般向系统内用户开放,用户的特征更易于提取,其语义确定.由于数据是对现实世界的描述,能对同一评论对象,发出类似评论的用户往往具有相同的背景或语义特征.文章提出了一种基于用户的特征分析的评论可信度计算算
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