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信息集成中异构冲突消解技术的研究与实现的中期报告
尊敬的评委老师、各位专家，大家好！
我是信息集成中异构冲突消解技术的研究与实现项目组的成员之一，今天我来报告我们项目的中期进展情况。
一、项目背景介绍：
随着互联网的蓬勃发展，数据量呈爆发式增长，各种异构数据源不断涌现。如何从海量的异构数据源中获取有效信息成为重要的问题。信息集成技术可以将分布在不同数据源中的异构数据进行集成，从而解决数据孤岛的问题，但同时会面临数据源之间的异构冲突问题。不同数据源之间存在数据模式差异、统计特征差异等各种异构问题，这就需要使用异构冲突消解技术，使得集成后的数据具有一致性和准确性。
二、主要工作：
1.研究异构冲突消解技术：
我们调研了当前主流的冲突消解技术，包括基于关联规则的方法、基于概率图模型的方法、基于模型映射的方法等等，并对比了它们的优缺点。我们还针对具体数据情况，提出了针对性的冲突消解策略，包括对数据属性的匹配策略，对数据实例的权重赋值策略等。我们的研究能帮助我们更好地解决异构冲突消解问题。
2.实现异构冲突消解算法：
我们使用Java语言，利用开源数据集生成工具GenerateData用Java编写生成伪造数据集，为我们后续的实验做出准备。我们还实现了基于模型映射的异构冲突消解算法，并进行了初步实验，验证了算法的可行性与准确性。我们还在进一步完善并实现基于概率图模型的异构冲突消解算法，并计划在接下来的时间进行实验。
三、项目进展：
我们已经完成了异构冲突消解技术的调研工作和伪造数据集的生成工作，并初步实现了基于模型映射的异构冲突消解算法，进行了实验。
四、下一步工作计划：
1.完善基于概率图模型的异构冲突消解算法，并进行实验验证。
2.进一步优化和完善冲突消解策略，提高算法性能和准确性。
3.设计可视化界面，方便用户使用和结果展示。
以上就是我们的中期报告，谢谢大家！