Sep, 2022

基于流行度的数据集成

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TL;DRiTelos methodology aims to minimize data preprocessing costs and increase backward compatibility and future sharing by treating data differently based on their popularity.
data integrationlarge-scale analyticsdata preprocessingitelos methodologybackwards compatibility
发现论文，激发创造
  • 构建用途驱动的互操作电子健康记录知识图谱

    本文介绍了一种名为 iTelos 的综合方法，可以使数据和知识重用以构建可互操作的电子健康记录（iEHR），并通过大规模案例研究验证了其有效性。

    May, 2023

  • 非正式数据转换有害

    本文认为，人工智能系统受限于所学数据的完整性而非算法的复杂性，并就如何实现企业级更好数据完整性提出非正常方法，即在企业级数据转换（迁移，集成，组合，查询，查看等）过程中形式化自动保证数据的完整性不断得到保留，不需要对数据和依赖于数据的程序进行反复验证，避免了数据湖方法的缺陷。

    Jan, 2020

  • 数据融合：解决来自多个来源的冲突

    本文描述了一种解决数据融合中冲突的信息，发现反映真实世界的价值的新方法，并给出了一个真实数据案例来证明该算法在大量数据源情况下可以显著提高真实价值的准确性和可扩展性。

    Mar, 2015

  • 增强语言模型数据整合的学习

    本篇论文研究了大型语言模型的局限性，提出了使用外部数据访问技术扩展语言模型的解决方法，并将其与数据集成的研究进行了比较，探讨了研究路径的启示。

    Apr, 2023

  • 基于实体链接的智能搜索算法 ISA-bEL

    本文介绍了一个基于实体、知识图谱和链式实体的自然语言处理流程，旨在将用户意图转化为关键实体，以便在知识图谱中搜索顶层聚合概念，避免在基于意图或检索算法的流程中丢失重要信息。

    May, 2022

  • 基于逻辑的数据集成方法

    通过使用视图回答查询，将数据库关系转换为资源的过程通常称为查询折叠或视图查询，我们提出了一种统一的基于逻辑推理的方法，可以处理完整性约束、否定和递归。

    Oct, 2001

  • 地理信息的质量：本体论方法和人工智能工具

    本文介绍了 “REV!GIS” 项目的数据质量转化成 “适用性” 的方法，基于 “本体论” 的概念框架捕获应用中的显式和隐式知识，并通过三个特例应用程序演示了如何使用该方法来解决数据融合问题中的质量问题，并探讨了优先选择哪种解决方案，以便在下一代人工智能工具中提供计算可行的解决方案。

    Jan, 2014

  • SemTUI：表格数据交互式语义增强框架

    这项研究提出了名为 SemTUI 的综合框架，通过语义方法使数据集的丰富过程变得灵活、完整和有效，旨在快速集成外部服务以执行诸如协调和扩展等的丰富任务，并为用户提供图形界面以支持附加任务，诸如通过纠正自动丰富算法提供的模糊结果来进行完善，该框架经过任务驱动的用户评估证明了其可理解性、可用性和能力，能够在一定程度上提高数据集的质量。

    Mar, 2022

  • 数据清洗流程初探

    通过介绍技术术语和常用方法，综述了数据集成和数据清洗流程中的四个阶段，探讨了在现有的结构化和非结构化数据库中进行预测分析或统计分析所涉及的统计和方法学问题。

    Jul, 2023

  • 大数据和物联网的市场模型与最优定价方案

    本研究研究并提出大数据市场模型及优化定价方案，发现该方案适用并可通过该市场模型获得最大利润。

    Feb, 2016