【摘 要】
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复杂数据当前有着广泛的应用.有效地使用复杂数据需要对其质量进行管理.实体识别是数据质量管理的基本操作,用于在数据集合中发现同一实体的不同描述,其在数据质量管理中可以
【机 构】
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哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,爱丁堡大学信息学院英国爱丁堡EH89AB
【基金项目】
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国家自然科学基金(61003046,61033015,61133002);RSE-NSFC交流项目(61111130189);国家“九七三”重点基础研究发展规划项目基金(2012CB316200);教育部博士点基金(20102302120054)资助~~
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复杂数据当前有着广泛的应用.有效地使用复杂数据需要对其质量进行管理.实体识别是数据质量管理的基本操作,用于在数据集合中发现同一实体的不同描述,其在数据质量管理中可以用于错误检测、不一致数据发现等.由于包含复杂的结构信息,复杂数据上的实体识别与传统文本和关系数据上的实体识别不同,带来了新的技术上的挑战.该文介绍了复杂数据上实体识别的概念和应用,分别讨论了XML数据、图数据和复杂网络上实体识别技术的原理,最后展望了未来的研究方向.
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