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針對(duì)XML 數(shù)據(jù)的質(zhì)量問(wèn)題，以XML 鍵為基礎(chǔ)，借助多模板隱馬爾可夫模型信息抽取策略與粒子群優(yōu)化算法構(gòu)建新的XML 數(shù)據(jù)清洗方法。為了提高XML 相似性數(shù)據(jù)并行檢測(cè)效率，利用波函數(shù)對(duì)粒子群優(yōu)化算法進(jìn)行優(yōu)化。仿真實(shí)驗(yàn)表明，與其他XML 數(shù)據(jù)清洗算法相比，該方法的自適應(yīng)學(xué)習(xí)能力強(qiáng)、人工參與程度低、計(jì)算量小，時(shí)間性能有94%左右的提升。
關(guān)鍵詞：XML 文檔集；XML 鍵；粒子群優(yōu)化算法；數(shù)據(jù)清洗；隱馬爾可夫模型
關(guān)鍵詞：XML 文檔集；XML 鍵；粒子群優(yōu)化算法；數(shù)據(jù)清洗；隱馬爾可夫模型
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