基于二次歸并的Deep Web實(shí)體匹配方法

　　針對(duì)權(quán)重邊剪枝（ WEP）方法在準(zhǔn)確率和匹配效率等方面的不足，通過(guò)引入自匹配和歸并概念，提出一種基于二次歸并的Deep Web實(shí)體匹配方法。首先，提取各對(duì)象的屬性值，并按屬性值重組對(duì)象，使具有相同屬性值的對(duì)象聚集在一起，實(shí)現(xiàn)塊的有效劃分；其次，計(jì)算塊內(nèi)各對(duì)象間的匹配度，并據(jù)此進(jìn)行剪枝、自匹配檢測(cè)、歸并，輸出初步類簇；最后，以初步類簇為基礎(chǔ)，利用簇內(nèi)對(duì)象間傳遞的消息以及對(duì)象屬性相似值，進(jìn)一步挖掘匹配關(guān)系，觸發(fā)新一輪的類簇歸并與更新。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與WEP方法相比，所提方法通過(guò)自匹配檢測(cè)，自動(dòng)區(qū)分匹配關(guān)系并采取合適的匹配策略，使歸并過(guò)程逐漸精化，提高了匹配準(zhǔn)確率；通過(guò)分塊、剪枝，有效縮減了匹配空間，提高了系統(tǒng)運(yùn)行效率。