动态优先队列算法在相似重复记录检测中的应用

"本文介绍了一种改进的相似重复记录检测方法，主要针对关系表中的相似重复记录进行检测。该方法通过决定属性值对记录集进行划分，并在每个属性值类中进行聚类处理，以发现相似重复记录。在属性值聚类过程中，采用了动态优先队列聚类算法和合并逆序算法，旨在将相似的属性值聚集到同一类别。同时，为了提高类别的代表记录的代表性，还提出了一种类调整算法。经过大量实验分析，证明了这种方法的有效性。该研究对于数据清洗和数据预处理具有重要意义，可应用于数据库管理和信息处理等领域。" 本文提出的方法是针对现有相似重复记录检测方法的不足，旨在更准确地识别和处理数据库中的重复信息。首先，该方法基于关系表中的决定属性值来分割记录集，这意味着根据某些关键字段（决定属性）将记录分组。这样做有助于减少比较的复杂性，因为相似的记录更可能出现在相同的属性值类别中。 接着，文章介绍了动态优先队列聚类算法，这是一种优化策略，用于处理属性值的聚类。优先队列是一种数据结构，能够快速找到最大或最小的元素，这里可能是最相似的属性值。通过动态调整队列，可以高效地将相似的属性值归并到一起，减少了误报和漏报的可能性。 此外，合并逆序算法是另一个创新点，它旨在进一步优化聚类过程，确保相似的属性值尽可能在同组内。逆序操作可能涉及到排序的反向处理，使得在合并过程中，相似的元素能更快地匹配。 然后，类调整算法在记录聚类后被应用，目的是提高类别代表记录的质量。这个步骤可能涉及到调整记录类别的边界或合并小类别，以确保每个类别的代表记录更能反映整个类别的特征。 最后，通过对大量实验数据的分析，该方法的有效性和性能得到了验证。实验结果表明，这种方法在数据清洗和数据预处理中能够有效地找出相似重复记录，提高了数据质量，对于数据驱动的决策支持系统和信息管理系统具有实际价值。 这项工作提供了一个改进的相似重复记录检测框架，通过创新的聚类和调整策略，提升了检测的准确性和效率。这不仅有助于数据管理领域的理论研究，也为实际应用中的数据清理和预处理提供了有力工具。