SNM算法改进：变步长伸缩窗口与动态等级调整

"基于伸缩窗口和等级调整的SNM改进方法 (2013年)" 在数据清洗领域，相似重复记录检测是至关重要的一个环节，它有助于提高数据质量和准确性。基本邻近排序方法（Sorted-Neighborhood Method, SNM）是一种常见的检测方法，但其存在一定的局限性。本文针对SNM的不足，提出了一种改进策略，通过引入变步长伸缩窗口和动态调整等级法，有效提升了算法的性能和准确性。 1. 变步长伸缩窗口： SNM算法通常设定固定的检测窗口大小，这可能导致漏配问题，即可能会错过某些实际上相似的记录对。为解决这一问题，该改进方法引入了变步长伸缩窗口的概念。窗口大小不再固定，而是根据记录间的相似度动态调整，从而既可以避免漏配，又减少了不必要的比较操作，提高了算法的效率。 2. 动态调整等级法： 在SNM中，字段的权重通常是人为预先设定的，这种方法主观性强且可能不准确。动态调整等级法则根据记录之间的相似度来动态调整字段的等级，进而转换为相应的权重。这种方法更加客观，可以根据数据的实际特征自适应地调整权重分配，从而提高匹配的准确度。 3. 实验验证与适用性： 通过在实际系统数据上进行测试，该改进的SNM方法显示出显著的优越性和有效性。实验结果证明，这两种优化策略能有效提升相似重复记录检测的效率和准确性。此外，这些方法不仅限于SNM，还可广泛应用于基于排序-合并的其他相似重复记录检测算法，具有广泛的适用性。 4. 数据质量控制与清洗： 数据清洗是数据管理的重要组成部分，而相似重复记录检测是其中的关键步骤。通过使用改进的SNM方法，数据清洗过程能够更有效地识别并去除重复记录，从而提高数据的完整性、一致性和可用性。 5. 技术背景与研究意义： 此研究得到了中国博士后科学基金特别资助项目、江苏省博士后科研资助计划项目以及解放军理工大学预研基金项目的资助，体现了学术界对数据质量管理领域的重视。该工作对于深化理解和改进基于排序的重复记录检测算法具有重要意义，对于数据驱动的决策支持系统和大数据环境下的数据处理提供了有价值的理论和技术支持。 该文提出的基于伸缩窗口和等级调整的SNM改进方法，为数据清洗领域提供了一种更为高效和精确的工具，对于提升数据处理的自动化水平和数据质量具有积极的影响。