ATD4MA：多属性数据的联合真值发现与优化算法

"ATD4MA:多属性数据的联合真值发现方法" 本文介绍了一种名为ATD4MA（Associated Truth Discovery for Multi-attribute Data）的新型真值发现方法，旨在处理具有单值属性和多值属性的复杂数据对象。传统真值发现技术通常无法有效地处理这种复合属性情况，因为拆分属性处理会破坏属性之间的关联，从而影响计算的准确性。ATD4MA采用遗传算法的染色体模型来表示数据对象的观察值，以此保持属性间的联系。 在ATD4MA中，针对问题的特性，对遗传算法的群体初始化和染色体操作进行了优化。通过控制染色体的进化过程，该方法能够对各个属性施加约束，确保在属性间的关联性得到保留的同时进行优化。具体来说，ATD4MA的目标是使每个对象的“真值染色体”与来自不同数据源的“观察值染色体”之间的差异加权和达到最小，从而构建了一个优化模型来解决多属性对象的真值发现问题。 实验在两个实际数据集上验证了ATD4MA的有效性和准确性。这些实验结果表明，ATD4MA能够在处理复杂数据结构时提供更准确的真值估计，尤其是在处理单值属性和多值属性共存的数据时，能够显著提高发现真值的精确度。 关键词涉及的领域包括真值发现、数据相关性、单值属性、多值属性和遗传优化算法。真值发现是数据挖掘的一个关键环节，旨在从多个可能存在矛盾或不一致的数据源中找出关于同一对象的最可信的值。数据相关性则强调属性之间的相互作用和影响。单值属性是指每个对象在特定属性上只有一个值，而多值属性允许一个对象在该属性上有多个可能的值。遗传优化算法是一种基于生物进化原理的全局搜索策略，常用于解决复杂的优化问题。 ATD4MA为多属性数据的真值发现提供了一个创新的解决方案，其核心在于利用遗传算法的适应性来维护和优化属性之间的关系，确保在处理多种类型属性的数据时能获得更精确的真值估计。这一方法对于数据集成、数据清洗以及提高数据质量等方面具有重要的实践意义，特别是在大数据环境下的信息融合和决策支持系统中。