语义大数据实例匹配的高效方法研究：基于局部敏感哈希

该篇论文标题为"一种高效的语义大数据实例匹配方法"，由石彬、解晓芳、李仲伟和张海威四位作者共同完成，得到了高等学校博士学科点专项科研基金的支持。研究背景是随着互联网技术的快速发展，数据量急剧增长，用户对于信息的实时性、准确性和相关性要求不断提高，传统的面向文档的互联网已经无法满足这些需求。为了更好地利用语义网这一面向数据的网络，该研究着重于解决数据集成问题，特别是如何从两个语义网数据集中找到描述相同实体的不同实例。 论文首先对实例匹配技术在全球的研究现状进行了详尽的分析，指出其在数据集成中的重要性。作者提到了一些已有的成熟实例匹配系统，这些系统的成功案例展示了在大规模数据背景下处理实例相似性的关键作用。论文选择了当前数据挖掘领域热门的技术——局部敏感哈希（LSH）作为研究的基础。LSH是一种处理高维数据相似性检测的有效方法，尤其适用于处理海量数据的效率问题。 通过将局部敏感哈希应用到实例匹配中，论文探讨了如何利用这种技术进行实例的高效比对，从而找到描述同一事物的不同数据表示。这不仅有助于提升数据检索的精度和速度，也对构建更智能、更具用户友好的语义网系统具有重要意义。 关键词方面，作者强调了语义网、数据集成、实例匹配以及局部敏感哈希的重要性，这些都是论文的核心研究内容。论文可能还涉及了具体的算法设计、实验结果以及与现有方法的对比分析，以验证其方法的有效性和优越性。 这篇论文深入探讨了在海量语义大数据背景下，如何通过结合实例匹配技术和局部敏感哈希来提高数据集成的效率和准确性，为语义网的发展提供了新的理论支持和技术路径。这对于推动信息时代的数据管理和智能服务具有深远的影响。