基于扩展范式距离的纵向数据相似性度量

摘要：

为解决纵向数据相似性比较问题,对基于扩展范式距离的纵向数据相似性度量方法进行了研究.使用基于粗糙集理论的核约简对属性变量进行选择,移去数据集中的冗余属性 ;用扩展范式距离进行数据项间的度量.为计算两数据项之间的相似性,把相关度特征值当作权重,通过扩展范数距离比较项与项相应主元之间的相似性.与其它3种度量方法的对比实验显示,所提出的纵向数据相似度测量方法是有效可行的,且在信息检索时的Recall与Precision优于其它同类方法.

关键词：纵向数据、扩展范式距离、粗糙集、核约简、相似性度量

所属期刊栏目：29

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：北京杰出人才基金项目2010D005015000001

在线出版日期：2013-01-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1176-1180