【摘 要】
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为了解决数据仓库中相似重复记录的数据问题,提出了基于无监督学习的数据清洗算法。该算法采用基于Hebb ian假设的自适应学习方法,并通过相似度确定奖励和惩罚等级。在学习过
【机 构】
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吉林大学科技处,吉林大学通信工程学院,吉林大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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吉林省科技厅基金资助项目(20071103)
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为了解决数据仓库中相似重复记录的数据问题,提出了基于无监督学习的数据清洗算法。该算法采用基于Hebb ian假设的自适应学习方法,并通过相似度确定奖励和惩罚等级。在学习过程中根据需要增加新的聚类,在学习结束后,通过分析聚类情况删除错误的聚类,从而避免了死神经元问题并使聚类更加准确。实验表明,该算法能准确地完成实体识别。
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