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申请/专利权人：江苏师范大学

摘要：本发明公开了一种基于数据源领域可靠度的多真值发现方法，首先计算数据源的领域专业度；其次计算数据源与对象的领域相似度，初始化参数和观测值的可信度，接着使用迭代计算方法联合推导数据源领域可靠度以及观测值可信度，每次迭代过程中，使用基于数据源领域可靠度的多真值推理方法根据观测值可信度、数据源领域专业度、数据源与对象领域相似度、多真值观测值可信度得分推断数据领域源可靠度，再通过数据源领域可靠度重新推断观测值可信度；最后推断出对象属性上的全部真值。本发明在属性存在多个真值的数据冲突环境下能够自动识别、判断、推理出完整的真值，从而帮助用户进行决策，提高决策效率和质量。

主权项：1.一种基于数据源领域可靠度的多真值发现方法，其特征在于，具体包括以下步骤：步骤1：数据源领域可靠度建模；步骤1-1：计算数据源领域丰富度其中为数据源si在领域dj内提供数据的丰富度，通过计算领域dj内数据源si提供的对象数量所占对象总数的百分比得到计算公式如下： 式中Nsi,dj表示数据源si在领域dj内提供的对象数量，表示在领域dj内提供对象描述信息的数据源构成的集合；步骤1-2：计算数据源si在领域dj内的专业度步骤1-3：计算数据源si与对象ok领域相似度Iok,si，将所有数据源s1～si对应领域d1～dj专业度组成矩阵公式如下： 根据对象ok所属的领域构造对象ok的领域向量公式如下： 式中当对象ok属于领域dj时，则否则计算数据源si与对象ok领域相似度Iok,si公式如下： 式中为数据源si的领域向量，对应矩阵的第i行向量；步骤1-4：全连接领域显性隐性观测值图构建，在领域dj内将数据源集合在对象集合提供的显性隐性观测值关系建模为一张全连接的领域显性隐性观测值图数据源为图中的顶点；步骤1-5：在领域显性隐性观测值图内，计算数据源si与数据源sm提供对象显性隐性观测值的共识度步骤1-6：在领域显性隐性观测值图内，计算数据源si对数据源sm在显性隐性观测值上的长尾补偿度和计算公式如下： 式中Iok,sm表示数据源sm与对象ok的领域相似度，σv和分别表示观测值v为真假的概率，μsm,ok和分别表示数据源sm在对象ok属性上提供显性观测值的可信度得分，数据源sm在对象ok属性上提供隐性观测值的可信度得分；步骤1-7：在领域显性隐性观测值图内，计算顶点si指向顶点sm边的权值步骤1-8：顶点间权值规范化计算，计算顶点间规范化权值和步骤1-9：数据源领域可靠度计算，在领域dj内对全连接领域显性隐性观测值图进行随机游走，分别得到显性隐性观测值图中数据源si的平稳访问概率psi和计算数据源si在领域dj内的准确率和假准率获得数据源si在领域dj内的领域可靠度；准确率和假准率的计算公式如下： 式中和为预先设置的参数，表示在显性隐性观测值图中数据源si的平稳访问概率；步骤2：观测值可信度建模；根据数据源的领域可靠度以及数据源提供观测值关系计算观测值v为真假的概率计算公式如下： 式中表示数据源si在领域dj内的准确率假准率，表示数据源si在对象ok所属领域的最终准确率假准率，和表示提供显性隐性观测值v的数据源集合，表示对象ok所属领域组成的集合，表示提供对象ok观测值的数据源集合；步骤3：真值推断；当时，判定该观测值v为真，反之则判定该观测值为假，完成真值推断。

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