如何处理异构数据？明略美国国家科学院最新成果：基于图数据模型，定义数据统一完整流程

ntity consolidation。由于完全备用的共轭粗略估计数据检视效果不充分好，因此HAO Unity遵循HAO框架 [ 2] 的理论框架，复刻各类智能。

Schema Integration

具有完全相符意思但来自并不相同粗略估计数据库的粗略估计数据，可以被并不相同的schema描述，因此需展开schema交叉来解决句法丁香的疑问。该期刊通过元粗略估计数据当中心的作法来实现schema交叉。全过程主要最主要：(1) 计算原始粗略估计数据的schema与被交叉的元粗略估计数据当中心先行义的schema类似于度；(2) 类似于度高于临界值则交叉，低于临界值则升级元粗略估计数据当中心；(3) 备用复刻后，提供一个模块支持手动纠正结果。经过schema integration后，所有实质上以外具有确立的schema描述。

Entity Consolidation

为了提供实例级别的确立粗略估计数据，需将物件平面图当中完全相符句法的实质上展开去重，该疑问可以被断言为二界定疑问。HAO Unity采用了基于预训练母语框架的SOTA作法，并在其基础上来作了两项改进。在科技领域母语框架时，需将实质上模版为文本，期刊的第一个改进就是将模版作法由

改为

其当中，e是所指实质上，

和

是物件和假定。这种改进有助物件名和假定文本没重叠的情况。在模版后可能会采用框架Ditto [ 3] 展开界定。

除了在模版上的改进以外，期刊当中的系统设计还采用了一些剪枝策略性来较慢冗余的全过程。首先，基于字符串类似于度过滤一部分待冗余实质上对；其次，采用SVM框架展开冗余；最后，将SVM冗余置信度不高的样本接手Ditto展开冗余。检验结果如下表所示：

除了系统设计设计的作法外，期刊当中的系统设计还提供了一个使用者模块来人工纠正实质上冗余的结果。

3. 粗略估计数据探索元件

粗略估计数据探索元件提供并不相同粒度的粗略估计数据检索机制。使用者可以直接查看物件平面图当中的所有粗略估计数据，也可以获取物件平面图当中三种并不相同粒度的资讯。(1) entity-level: 使用者可以查看实质上和其物件以及一些粗略估计资讯；(2) relationship-level: 使用者可以查看一跳起或者多跳起彼此间；(3) 使用者可以查看各类元粗略估计数据；

3 系统设计机制：提供粗略估计数据确立值得注意流程

HAO Unity提供10项具体的机制，最主要： 粗略估计数据整合、粗略估计数据复刻、实质上消歧、实质上分析、彼此间取用、所谓彼此间取用、粗略估计数据简述、粗略估计数据查看、粗略估计数据推和系统设计参考。如上平面图所示，使用者可以从多种粗略估计数据库整合粗略估计数据，然后整合的粗略估计数据可能会被类比为neo4j当中的物件平面图。接下来，使用者可以通过SQL-like的作法展开粗略估计数据查看，或者将粗略估计数据复刻至其他粗略估计数据库，又或者直接推粗略估计数据为其他编解码器。粗略估计数据复刻后，使用者能够以并不相同的粒度对确立的物件平面图展开查看。

因此，HAO Unity这一基于物件平面图和HAO智能框架的精致粗略估计数据复刻系统设计，定义了一套基于物件平面图展开粗略估计数据确立的值得注意流程。通过该系统设计可以在许多场景当中为了让使用者来构建科技领域。

Reference:

[1] Xindong Wu, Gongqing Wu, Xingquan Zhu, and Wei Ding. 2014. Data mining with big data. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering 26, 1 (2014), 97–107.

[2] Minghui Wu and Xindong Wu. 2019. On big wisdom. Knowledge and Information Systems 58, 1 (2019), 1–8.

[3] Yuliang Li, Jinfeng Li, Yoshihiko Suhara, AnHai Doan, andWang-Chiew Tan. 2020. Deep Entity Matching with Pre-Trained Language Models. Proc. VLDB Endow. 14, 1 (Sept. 2020), 50–60.

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