【摘要】：隨著民航業(yè)務涉及的范圍越來越廣,不同系統(tǒng)、業(yè)務,甚至不同部門間存在系列公用數(shù)據(jù)。由于各業(yè)務部門及子系統(tǒng)間對數(shù)據(jù)的命名和存儲規(guī)則不一致,各系統(tǒng)間信息不對稱,致使數(shù)據(jù)大量冗余,航空公司豐富的運營數(shù)據(jù)無法得到充分利用。同時,旅客對信息的需求不單局限于相關航空數(shù)據(jù),而更多的希望獲取更加完善的酒店、旅游等非航互聯(lián)網數(shù)據(jù)。因此,為了提高民航主數(shù)據(jù)的質量,幫助航空公司提高運營效率,急需研究融合互聯(lián)網數(shù)據(jù)的民航主數(shù)據(jù)識別方法。首先,為了整合酒店、旅游等非航互聯(lián)網數(shù)據(jù),解決同一實體被多個數(shù)據(jù)源引用時數(shù)據(jù)不一致問題,提出了一種基于非主屬性離群點檢測的實體匹配方法。其思路是從不同數(shù)據(jù)源中提取公共非主屬性,并根據(jù)其重要程度進行排序來選擇合適的非主屬性集,結合離群點檢測模型對實體對進行篩選,再利用機器學習方法,選擇合適的匹配器進行訓練,獲取匹配對。其次,為了克服傳統(tǒng)主數(shù)據(jù)識別方法帶來單一賦權值的缺點,提出一種基于組合權重-云模型的民航主數(shù)據(jù)識別方法。針對主數(shù)據(jù)的特點,考慮民航主數(shù)據(jù)的評分指標并建立其等級評價標準,在改進層次分析法的基礎上引入信息熵,并計算其綜合權重,再利用云模型計算樣本的隸屬度。最后,通過對非航及民航數(shù)據(jù)進行實驗,結果表明本文方法可以有效整合非航互聯(lián)網數(shù)據(jù),同時識別出主數(shù)據(jù),克服了傳統(tǒng)實體匹配不能應用在大規(guī)模數(shù)據(jù)的弊端,為民航領域的主數(shù)據(jù)識別提供了一種新的解決方案。
【學位授予單位】：中國民航大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：V35-39
【圖文】：

圖 2-3 基于規(guī)則的實體匹配方法流程于規(guī)則的實體匹配方法，優(yōu)勢在于容易實現(xiàn)且擴展性好，得到的結果也易于困難在于分類屬性的選取和閾值的設定，匹配規(guī)則需要通過專業(yè)知識來. 基于學習的實體匹配于學習的匹配方法與基于規(guī)則的方法相比，它可以通過不斷的學習持續(xù)匹配的準確率大大提升，并將實體匹配的問題轉化為二分類問題。其具體據(jù)集分成訓練集和測試集，然后將訓練集通過人工或機器的方式打上標簽進行訓練。取樣并計算實體對在各屬性上的相似度，通過分類器判斷實體1 表示匹配，0 表示不匹配），將訓練好的分類器使用測試集進行測試驗的目的。該方法的流程如圖 2-4 所示。

-1.5 -1 -0.5 0 0.5 1 1.500.10.20.30.40.5En圖 2-5 云模型的三個特征示意圖模型發(fā)生器是實現(xiàn)從定性到定量的映射，其依據(jù)期望xE 、熵nE 和超熵eH 及云滴。向云發(fā)生器的示意圖如 2-6 所示：

1. 生成一個期望是xE ，標準差是eH 的正態(tài)隨機數(shù)ix ；2. 生成一個期望是nE ，ix 的絕對值是標準差的正態(tài)隨機數(shù)iy ；3. 計算：22( )exp[ ]2( )i yiiy Exμ = 4. 生成一個云滴( , )i ix μ；5. 重復步驟 1-4，直到產生N 個云滴。.2 逆向云模型逆向云發(fā)生器和正向云發(fā)生器正好相反，它將一定數(shù)目的準確數(shù)據(jù)映念的數(shù)字特征：期望、熵、超熵。是一種定量到定性的映射。其一維逆向云發(fā)生器如圖 2-7 所示：

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本文編號：2784773