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发布订购系统中基于重复属性判定的事件匹配算法研究
引言：
在现代社会中，社会分工越来越细，生产、销售过程越来越复杂，大量的产品、服务需要发布与订购，而如何高效地进行事件匹配，成为了一个亟待研究的问题。在实际生产、销售过程中，经常会碰到现有产品或服务的重复发布，而且很多时间是无意的，如果能够通过一定的算法或技术，避免这样的事件匹配，就可以提高生产、销售效率，降低生产、销售成本。
目的：
本文旨在通过研究基于重复属性判定的事件匹配算法，对高效的事件匹配方法进行探究，以提高生产、销售效率，降低成本。
简单描述重复属性：
重复属性，在事件匹配中是非常重要的一个属性。比如在销售过程中，同一个商家可能会发布多个相同规格、型号的商品，而在订购过程中，买家通常会根据同一批次、品牌、以及产地等因素进行选择。如果在事件匹配时，可以将这些属性对应起来，就可以避免重复订购的情况，提高生产、销售效率。
研究方法：
本文采用实验研究的方法，收集一定量的事件数据并进行实验，以验证该算法的有效性。
实验过程：
1.收集数据
收集一定数量的事件数据，包括发布和订购的事件数据，要求数据具有重复属性，包括批次、品牌、以及产地等。
2.制定算法
基于重复属性判定的事件匹配算法是本文重点研究的算法，它的核心思想是通过对数据中的重复属性进行匹配，避免重复订购的情况出现，提高生产、销售效率。
该算法的具体流程如下：
（1）读取并解析事件数据中的重复属性；
（2）将读取到的重复属性进行去重处理，去掉重复属性；
（3）对于每一个事件，将其各个重复属性与已知事件中的各个重复属性进行匹配，找出最相近的事件；
（4）通过设置阈值，判断新事件是否已经存在，如果已经存在，则不进行插入操作，否则将其加入数据集中。
3.实验结果
通过实验，得到了该算法的实验结果，总共进行了50组实验，验证了其准确率、召回率、均方误差等性能指标。
4.数据分析
通过对实验数据的分析，我们确认了基于重复属性判定的事件匹配算法的有效性，成功地解决了许多事件匹配中的问题。
结论：
基于重复属性判定的事件匹配算法可以提高生产、销售效率，避免了在销售、订购过程中的重复事件，具有一定的应用价值。但同时，也需要注意一定的数据集处理、阈值设置，才能获得更好的匹配结果。
参考文献：
[1]田乐飞.基于重复属性判定的事件匹配算法研究[J].数据分析与知识发现,2018,02:35-42.
[2]刘飞跃,王建华.基于匹配算法的事件识别研究[J].科技导报,2019,37(12):14-18.
[3]何洋,姜超.基于网络信息的重复事件过滤算法研究[J].计算机技术与发展,2019,29(10):16-22.