一种基于BP神经网络的实体匹配方法  

Methodology for Entities Matching Based on Neural Network

作　　者：陈凌[1] 强保华[1] 余建桥[1] 吴开贵[2] 吴中福[2] 

机构地区：[1]西南大学信息学院,重庆400716 [2]重庆大学计算机学院,重庆400044

出　　处：《计算机应用研究》2006年第12期38-39,73,共3页Application Research of Computers

基　　金：国家自然科学基金资助项目(70371030);重庆市教委基金资助项目(040212)

摘　　要：提出一种基于BP神经网络的二步检查法实体匹配新算法,将基于学习的思想引入到异构数据库实体匹配领域中,避开了传统方法计算属性权重的问题。实验结果显示,该算法很有效,能明显提高实体匹配的查准率,有较强的环境动态适应性,可以实现实体匹配的自动化。A methodology for entities matching algorithm based on two-phase-check BP neural network is proposed. Will study the thought will introduce in the field of heterogeneous database entities matching, avoided computing the attributes weights. The experimental result show, the algorithm is very effective, and improve the precision ratio, has the stronger environment dynamic compatibility, can realize the entities matching automation.

关 键 词：BP神经网络 实体匹配 二步检查法 异构数据库 

分 类 号：TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]