[发明专利]一种基于加权融合相似度模型的重复性数据检测方法在审
申请号: | 202210020763.7 | 申请日: | 2022-01-10 |
公开(公告)号: | CN114511003A | 公开(公告)日: | 2022-05-17 |
发明(设计)人: | 石燕青;张瑶 | 申请(专利权)人: | 南京农业大学 |
主分类号: | G06K9/62 | 分类号: | G06K9/62;G06F40/284 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 210095 *** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | 本发明提出了一种基于加权融合相似度模型的重复性数据检测方法。信息填报是高等教育评价的重要环节。为保证填报数据的真实可信,重复性数据检测这一环节必不可少。基于最小编辑距离算法的重复性数据检测方法仅考虑字符串的结构特征,未进行数据项语义分析,检测准确率低;而Doc2vec模型在进行重复数据检测时,存在短字符串检测准确度低的问题。本发明提出一种加权融合的方法将两种算法模型进行结合,构建出一个加权相似度算法模型,同时结合数据项的多字段信息,实现重复性数据的检测。通过对比实验表明,该模型的重复数据检测效果优于其他两类算法模型。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 加权 融合 相似 模型 重复性 数据 检测 方法 | ||
【主权项】:
暂无信息
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