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吴信东,李娇,周鹏,卜晨阳.碎片化家谱数据的融合技术.软件学报,0,(0):0
碎片化家谱数据的融合技术
A Fusion Technique for Fragmented Genealogy Data
投稿时间:2019-06-22  修订日期:2019-11-19
DOI:10.13328/j.cnki.jos.006010
中文关键词:  碎片化数据  数据融合  家谱数据  多源异构  HAO智能模型
英文关键词:fragmented data  data fusion  genealogy data  multiple heterogeneous sources  HAO intelligence model
基金项目:国家重点研发计划(2016YFB1000901);国家自然科学基金重点项目(91746209);教育部创新团队项目(IRT17R3)
作者单位E-mail
吴信东 大数据知识工程教育部重点实验室(合肥工业大学), 安徽 合肥 230009
合肥工业大学 计算机与信息学院, 安徽 合肥 230601
合肥工业大学 大知识科学研究院, 安徽 合肥 230009
明略科技集团, 北京 海淀区 100084 
xwu@hfut.edu.cn 
李娇 大数据知识工程教育部重点实验室(合肥工业大学), 安徽 合肥 230009
合肥工业大学 计算机与信息学院, 安徽 合肥 230601
合肥工业大学 大知识科学研究院, 安徽 合肥 230009 
 
周鹏 安徽大学 计算机科学与技术学院, 安徽 合肥 230601  
卜晨阳 大数据知识工程教育部重点实验室(合肥工业大学), 安徽 合肥 230009
合肥工业大学 计算机与信息学院, 安徽 合肥 230601
合肥工业大学 大知识科学研究院, 安徽 合肥 230009 
 
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中文摘要:
      家谱数据是典型的碎片化数据,具有海量、多源、异构、自治的特点.通过数据融合技术将互联网中零散分布的家谱数据融合成一个全面、准确的家谱数据库,有利于针对家谱数据进行知识挖掘和推理,从而为用户提供姓氏起源、姓氏变迁和姓氏间关联等隐含信息.本文在大数据知识工程BigKE模型的基础上,提出了一个结合HAO智能模型的碎片化数据融合框架FDF-HAO(Fragmented Data Fusion Framework with Human Intelligence,Artificial Intelligence and Organizational Intelligence),阐述了架构中每层的作用、关键技术和需要解决的问题,并以家谱数据为例验证了该数据融合框架的有效性.最后,对碎片化数据融合的前景进行展望.
英文摘要:
      Genealogy data is a typical example for data fragmentation with massive, multiple, heterogeneous and autonomous sources. Merging scattered genealogy data on the Internet into a comprehensive and accurate genealogy database through data fusion technologies, can be beneficial to knowledge mining and reasoning from genealogy data, and can provide users with implicit information such as surname origins, surname changes and surname associations. Based on BigKE, a big-data knowledge engineering model for big knowledge, this paper proposes an FDF-HAO framework (Fragmented Data Fusion with Human Intelligence, Artificial Intelligence and Organizational Intelligence), describes the functionalities, key technologies and problems to be solved of each layer in the framework, and verifies the validity of the data fusion framework by using genealogy data as an example. Finally, we also discuss the challenges and opportunities of fragmented data fusion.
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