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面向多源异构数据的实体匹配方法研究的任务书
一、选题的背景
随着互联网的不断发展，数据的存储与传输成本不断降低，各种应用场景涌现，从而催生了海量异构数据的产生。然而，由于数据来源的不同、格式的不同、语义的不同等因素的存在，造成了数据之间的差异性较大，同时也为海量数据的处理带来了挑战。实体匹配涉及到数据的准确性、一致性和易用性等方面的问题。因此，如何能够实现对异构数据的实体匹配成为研究的重点。
二、选题的意义
如果我们能够对异构数据中的实体进行准确匹配，那么我们就能够将不同来源的数据相互连接，进而实现对数据进行分析和挖掘。同时，对于企业或机构来说，正确的实体匹配将对其运营和业务决策产生重要的作用。因此，实体匹配的研究具有深远的意义和重要的价值。
三、研究的目标
本次研究的主要目标是：设计并实现一种面向多源异构数据的实体匹配方法，实现对实体数据的准确匹配，从而提高数据的准确性和可靠性。具体实现以下几个方面：
1.收集各类型的异构数据（如关系型数据库、NoSQL数据库和XML等）；
2.构建多源实体匹配数据集，进行数据预处理，包括对数据源的去重、数据清洗和数据转换等；
3.提出一种面向多源异构数据的实体匹配方法，充分考虑数据源的异构性、数据的语义以及数据间的关系；
4.验证所提出的方法的有效性，评估匹配结果的准确性和可靠性。
四、研究方案
1.收集数据：收集各类型的异构数据，并对数据进行分析，选定合适的数据源作为研究样本。
2.数据预处理：对收集到的数据进行预处理，包括数据清洗、去重、数据转换等工作，将数据转化为可处理的格式。
3.异构实体匹配方法设计：在多源异构数据的情况下，提出一种实体匹配的方法，考虑数据源的异构性和语义以及数据之间的关系。详细设计方案包括以下步骤：
（1）特征提取：对数据中的实体进行特征提取，识别实体在不同数据源上的属性相似性，从而判断实体是否相同。
（2）实体链接：通过相似性度量等方式对实体进行链接，称之实体间“关系”。
（3）实体消歧：对链接后的实体进行消歧，去除重复的实体。
（4）实体映射：将多个实体链接成一个整体，找出实体之间的关系。
4.验证方法的有效性：以多源数据集为实验样本，对所提出的实体匹配方法进行验证。评估匹配结果的准确性和可靠性。
五、进度安排
本次研究计划周期为12个月，预计进度安排如下：
第1-3个月：确定研究目标和方案，收集数据，并进行预处理。
第4-6个月：设计并实现实体匹配的方法，考虑数据源的异构性和语义以及数据之间的关系。
第7-9个月：在多源异构数据集上验证方法的有效性，评估匹配结果的准确性和可靠性。
第10-12个月：总结研究成果和经验，撰写论文，并准备参加相关学术会议或研究活动。
六、预期成果
1.发现并研究面向多源异构数据的实体匹配方法。
2.表明提出的实体匹配方法可以在多源异构数据中实现匹配的准确性和可靠性。
3.创造性的提出一种面向多源异构数据的实体匹配方法，提高数据的准确性和可靠性。
4.提高了异构数据之间的联通性，为大数据应用和分析提供了更充分的支持。
5.产生有价值的研究成果，可以在业界和学术界进行应用和推广。