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文档简介

基于CURE算法的相似重复记录检测技术研究的中期报告一、研究背景及意义随着互联网的发展，人们在网络上产生了大量的数据，其中有相当一部分是重复的数据。这些重复数据不仅浪费了存储空间，而且会影响搜索引擎的效果，同时，对于一些需要对数据进行分析的应用程序来说，重复数据也会影响其性能表现。因此，对重复数据的处理成为了当前数据管理领域的一个研究热点。相似重复记录检测技术是一种在数据集中发现相似记录并将其合并的技术。相似重复记录检测技术在很多领域都有着广泛的应用，例如：数据清洗、数据集成、数据挖掘等。在这些领域中，相似重复记录检测技术能够有效地减少重复数据带来的影响，提高数据管理的效率和准确性。CURE（ClusteringUsingRepresentatives）算法是一种用于解决大规模数据集聚类问题的算法。CURE算法通过选择代表点来代表一个类簇，从而减少了存储空间和计算复杂度。CURE算法不仅能够适用于静态数据集，还能够适用于动态数据集。本研究旨在探索基于CURE算法的相似记录检测技术，在实现高效且准确的重复记录检测的基础上，提高数据管理的效率和准确性。二、研究内容1.相似重复记录检测技术的研究背景和意义。2.调研并分析相关领域内的相似重复记录检测技术，了解它们的优缺点，确定CURE算法在相似记录检测中的优势和局限性。3.研究CURE算法的原理和实现方法，分析其适用场景和优点，并对其进行优化，提高其在相似记录检测中的效率和准确性。4.设计和实现基于CURE算法的相似记录检测系统，测试其性能表现和准确性。5.结合具体应用场景，对基于CURE算法的相似记录检测技术进行优化和改进。三、研究成果本研究将提供以下成果：1.分析并掌握相关领域内相似重复记录检测技术的发展现状和趋势。2.详细研究CURE算法的原理和实现方法，掌握其在相似记录检测中的应用优势。3.提出CURE算法在相似重复记录检测中的优化策略，并与其他相似记录检测技术进行比较，证明其高效性和准确性。4.实现了基于CURE算法的相似记录检测系统，测试了其性能表现和准确性，提出针对具体应用场景的优化和改进方案。四、研究计划本研究拟于2021年6月至2022年6月完成，计划如下：1.2021年6月至2021年8月：调研相关文献和资料，了解相关技术和算法的发展现状，确定研究方向和内容。2.2021年9月至2021年11月：研究CURE算法的原理和实现方法，分析其在相似记录检测中的应用优势和局限性。3.2021年12月至2022年2月：设计和实现基于CURE算法的相似记录检测系统，测试其性能表现和准确性。4.2022年3月至2022年5月：在具体应用场景中对基于CURE算法的相似记录检测技术进行优化和改进。5.2022年6月：撰写研究总结和成果报告。五、总结本研究旨在探索基于CURE算法的相似重复记录检测技术，通过分析和优化CURE算法，提高其在相似记

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