大数据驱动的多源异构知识融合算法优化与性能提升

本文主要探讨了在大数据环境下，融合方法在多源异构知识融合中的重要性和挑战。首先，作者强调了知识融合与数据融合的区别，指出知识融合的输入是一个三维矩阵，其中多了一维代表知识抽取器，这增加了处理的复杂性，可能导致从Web源和知识抽取过程中出现错误。其次，知识融合需要满足单调性原则，即预测概率高的三元组应有更高的真实性概率。此外，由于知识的规模通常巨大，现有的数据融合方法可能不适用于知识融合，它通常需要处理更大数量级的数据。 针对这些挑战，文章提出了一种将现有数据融合算法迁移到知识融合领域的策略。作者设计了一种大数据环境下的多源异构知识融合算法，考虑了知识源粒度的动态选择，以获得更合适粒度的知识源集合，并努力提高获取知识的质量。为了验证算法的有效性，研究者构建了一个基于Hadoop和MapReduce框架的实验平台，进行了实验测试。结果显示，他们提出的融合算法是有效可行的，能显著提升多源异构知识融合的性能。 关键词：大数据、多源异构知识、知识融合、融合算法。该研究对于在海量信息中挖掘有价值的知识具有重要意义，为处理异构知识源和提高知识融合的准确性提供了新的思路和技术支持。