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文章提供一种基于语义的可定制数据切分和动态加载方法,它能够对源数据库建立基于语义的元数据描述,根据不同用户的数据需求,依据数据的语义相关性,转化并归纳为通用的策略模版,基于策略进行数据的切割和数据的级联抽取。之后,采用容错式动态加载方法。这在一定程度上实现了异构数据库之间的批量数据迁移。 相似文献
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为提高快递运输的风险监测管控能力,降低因快递货品风险导致城市安全事件发生的可
能性,本文基于语义挖掘方法将快递运输货品描述转化为风险的量化表征,为快递运输风险评价
提供可量化的客观指标依据。基于网络大数据资源提供的法院判决书数据,将物品词条与判决
结果相关联,通过隐狄利克雷分布模型挖掘物品风险主题,结合模糊均值聚类方法,实现对快递
货品语义风险的量化表征与柔性划分。与传统方法中依赖检视人员查验既定违禁品清单后的主
观判断方法不同,本文充分挖掘网络文本数据中的可迁移知识,并应用于种类繁多的快递运输货
品,有效避免人工评价造成的漏检、错检情况。研究结果表明,本文方法具有较高的准确率与较
低的误报率,获得的风险评价值不再是0或1的是非判断,有利于开展多样化、针对性的风险预警
及应对措施。 相似文献
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