基于大数据的多源异构知识融合算法探究.pdf

简介：
本文档探讨了在大数据背景下，如何有效整合和分析来自不同来源且形式各异的知识资源。通过研究与设计创新的多源异构知识融合算法，旨在提高数据处理效率及质量，以支持更高级别的数据分析应用和服务开发。 在大数据环境下，多源异构知识的融合为研究者提供了有效手段来从众多分散且异构的数据源和知识源中挖掘出隐藏的价值信息与知识。针对现有知识融合方法的不足，本段落深入探讨了大数据环境下的异构知识融合方法，并将已有的数据融合算法合理地应用到知识融合之中，设计并构建了一种新的多源异构知识融合算法。为了进一步提升获取的知识质量，基于动态选择不同粒度的知识源，提出了一种改进的知识源分解与合并法，以获得合适大小的、真实可靠的知识集合。通过在基于Hadoop和MapReduce框架建立的实验平台上进行验证，结果表明所提出的多源异构知识融合算法是有效且可行的，并能显著提高现有方法的性能。