《表2 两种方法的匹配结果统计Tab.2 Statistics of the two matching results》

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《基于MBR组合优化算法的多尺度面实体匹配方法》

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从表2中可看出，本文MBRCO-ANN方法的准确率、召回率均高于对比的BAO-ANN方法，因此整体表现（F1）也优于BAO-ANN方法，但BAO-ANN方法耗时远小于本文方法。此外，两种方法都取得了相对较高的准确度，说明基于人工神经网络的决策模型在实体匹配领域也有良好表现。本文方法精度略高于BAO-ANN方法，这主要是因为:（1）本文中选取的正切空间函数法来描述形状特征相较于BO-ANN的实体长度信息更精确；（2）本文中MBR组合优化算法可获得相对较多的候选匹配，这有利于从多个候选中选择出最佳匹配。