软件学报

作者：吴信东，李娇，周鹏，卜晨阳

单位：吴信东，大数据知识工程教育部重点实验室(合肥工业大学), 安徽 合肥 230009;合肥工业大学 计算机与信息学院, 安徽 合肥 230601;合肥工业大学 大知识科学研究院, 安徽 合肥 230009;明略科技集团, 北京 10010211,李娇，大数据知识工程教育部重点实验室(合肥工业大学), 安徽 合肥 230009;合肥工业大学 计算机与信息学院, 安徽 合肥 230601;合肥工业大学 大知识科学研究院, 安徽 合肥 23000902,周鹏，安徽大学计算机科学与技术学院, 安徽 合肥 23060103,卜晨阳，大数据知识工程教育部重点实验室(合肥工业大学), 安徽 合肥 230009;合肥工业大学 计算机与信息学院, 安徽 合肥 230601;合肥工业大学 大知识科学研究院, 安徽 合肥 23000904

关键词：碎片化数据;数据融合;家谱数据;多源异构;HAO智能模型

基金：国家重点研发计划（2016YFB1000901）；国家自然科学基金（91746209）；教育部创新团队项目（IRT17R3）

家谱数据是典型的碎片化数据，具有海量、多源、异构、自治的特点.通过数据融合技术将互联网中零散分布的家谱数据融合成一个全面、准确的家谱数据库，有利于针对家谱数据进行知识挖掘和推理，从而为用户提供姓氏起源、姓氏变迁和姓氏间关联等隐含信息.在大数据知识工程BigKE模型的基础上，提出了一个结合HAO智能模型的碎片化数据融合框架FDF-HAO （fragmented data fusion with human intelligence，artificial intelligence and organizational intelligence），阐述了架构中每层的作用、关键技术和需要解决的问题，并以家谱数据为例，验证了该数据融合框架的有效性.最后，对碎片化数据融合的前景进行展望.

来源：2021年第9期

《软件学报》期刊编辑部

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