A Method for Entity Resolution in High Dimensional Data Using Ensemble Classifiers
المؤلفون المشاركون
Xing, Zhou
Xingchun, Diao
Jianjun, Cao
Yi, Liu
Jian-jun, Cao
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-02-15
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
In order to improve utilization rate of high dimensional data features, an ensemble learning method based on feature selection for entity resolution is developed.
Entity resolution is regarded as a binary classification problem, an optimization model is designed to maximize each classifier’s classification accuracy and dissimilarity between classifiers and minimize cardinality of features.
A modified multiobjective ant colony optimization algorithm is employed to solve the model for each base classifier, two pheromone matrices are set up, weighted product method is applied to aggregate values of two pheromone matrices, and feature’s Fisher discriminant rate of records’ similarity vector is calculated as heuristic information.
A solution which is called complementary subset is selected from Pareto archive according to the descending order of three objectives to train the given base classifier.
After training all base classifiers, their classification outputs are aggregated by max-wins voting method to obtain the ensemble classifiers’ final result.
A simulation experiment is carried out on three classical datasets.
The results show the effectiveness of our method, as well as a better performance compared with the other two methods.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Yi, Liu& Xingchun, Diao& Jian-jun, Cao& Xing, Zhou& Jianjun, Cao. 2017. A Method for Entity Resolution in High Dimensional Data Using Ensemble Classifiers. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1190566
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Yi, Liu…[et al.]. A Method for Entity Resolution in High Dimensional Data Using Ensemble Classifiers. Mathematical Problems in Engineering No. 2017 (2017), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1190566
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Yi, Liu& Xingchun, Diao& Jian-jun, Cao& Xing, Zhou& Jianjun, Cao. A Method for Entity Resolution in High Dimensional Data Using Ensemble Classifiers. Mathematical Problems in Engineering. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1190566
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1190566
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر