文献类型：期刊文献

中文题名：基于QPSO-LSSVM的数据库相似重复记录检测算法

英文题名：Approximate Duplicate Record Detection Algorithm Based on PSO and LSSVM

作者：梁雪[1];任剑锋[1];景丽[1]

第一作者：梁雪

机构：[1]河南财经政法大学计算机与信息工程学院

第一机构：河南财经政法大学计算机与信息工程学院

年份：2012

卷号：39

期号：11

起止页码：157-159

中文期刊名：计算机科学

外文期刊名：Computer Science

收录：CSTPCD;;北大核心:【北大核心2011】；CSCD:【CSCD2011_2012】；

基金：河南省科学技术厅科技攻关科学项目(112102210199);河南省科学技术厅基础与前言研究项目(112300410201)资助

语种：中文

中文关键词：量子粒子群优化算法;最小二乘支持向量机;相似重复记录;检测

外文关键词：Quantum particle swarm optimization; Least square support vector machines; Approximately duplicate record; Detection

摘要：针对大规模数据库的相似重复记录的检测问题,提出了一种量子群优化算法(QPSO)与最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的相似重复记录检测方法(QPSO-LSSVM)。首先计算记录字段的相似度值;然后利用QPSO对LSSVM参数进行优化,构建相似重复记录检测模型;最后通过具体数据集进行仿真测试实验。仿真结果表明,QPSO-LSSVM不仅提高了重复记录检测准确率,而且提高了检测效率,是一种有效的相似重复记录检测算法。
Approximately duplicate record detection algorithm was proposed based on quantum swarm algorithm（QPSO） and least squares support vector machine（LSSVM） to solve the large-scale database approximation duplicate record detection problem.Firstly,the record field similarity values are calculated,and then the LSSVM parameters are optimized,by QPSO to construction the approximately duplicate records detection model,finally simulation experiments are carried out on the data set.The simulation results show that QPSO-LSSVM not only improves the accuracy of the duplicate record detection but also improves the detection efficiency,and it is an effective approximate duplicate record,Detection algorithm.