10.16652/j.issn.1004-373x.2022.01.007
数据库模式的主动在线匹配方法
现有研究中常使用批量学习实现数据库间的模式自动匹配,但实际应用中模式匹配任务具有经验积累的增量性特征,难以为批量学习一次性标定大量学习样本.为此提出了一种数据库模式的增量式动态匹配方法,针对真实应用场景下模式匹配任务序贯到达经验动态增加的特点,采用集成学习与主动在线贝叶斯匹配算法增量学习数据库模式间的关联关系,在模式匹配样本渐进积累过程中,实现数据库模式的自动匹配.实验结果表明,给定相同初始训练样本,相比批量学习方法,所提方法能够将模式匹配F1-score提高5%~33%.
数据库;模式匹配;朴素贝叶斯模型;增量学习;随机森林;批量学习
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TN911.1-34
国网信通产业集团两级协同研发企业级办公软件自主可控关键技术研究;应用示范项目
2022-02-22(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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