本文提出一個可以在具結構描述之物件中找出重複物件的方法。因為在比對找尋過程，物件結構與元素的缺值對物件相似與否會有影響。物件結構欄位不同，在比對時有不同的重要度；物件元素的缺值則會影響我們對物件的瞭解，缺值愈多，對物件的認識度愈低，可參考的資訊也愈少。所以本文針對物件結構採權重差異化，對元素缺值採可信度值處理，再以匯總的方式對比對之物件產生一匯總相似值，以判斷兩物件是否為重複物件。最後，以通訊錄匯總及人口普查實驗例子證實本方法可以有效的提升物件比對之準確率及召回率。

We propose a method for detecting the duplicates in structured objects. The structure of objects and the missing value of elements in objects are very important for detecting the duplicates. Different elements in a structured object have different importance in detecting duplicates. The missing value of elements influence us in understanding objects. The more of missing value, the less we understand the objects , and the less its reference value. So, we adopt the different weighting scheme of the structure of the object and compute the confidence value for missing values. Then, we summarize the similarity value and the confidence value of the two objects to decide if they are duplicates or not. Finally, we experiment with the synthetic addressbook and census datasets to test if  our proposed method can improve the recall and precision in duplicate detection of objects.

第一章 緒論	1
1.1 背景介紹	1
1.2 研究動機	3
1.3 研究目的	3
1.4 章節概要	4
第二章 文獻探討	5
第三章 方法	8
3.1 問題定義	8
3.2 公式與演算法	8
第四章 實驗與結果	17
4.1 實驗資料集與模擬參數設定	17
4.1.1 資料集	17
4.1.2 通訊錄資料集一(合成)	20
4.1.3 通訊錄資料集二(淡江)	21
4.1.4 census人口普查資料集(合成)	22
4.1.5 模擬參數設定	22
4.2 軟體架構	23
4.3 評估指標	26
4.4 通訊錄資料集一之實驗	26
4.5 通訊錄資料集二之實驗	29
4.6 CENSUS人口普查資料集之實驗	30
4.7 平均準確率與最大F1值綜合比較	32
4.8 實驗分析	35
第五章 結論與未來發展	38
參考文獻	39

表目錄
表一 缺值處理比較表	15
表二 五種方法在三個資料集之最大F1值與平均值之表現	32

圖目錄
圖一 通訊錄格式	19
圖二 CENSUS人口普查資料集格式	20
圖三 軟體架構圖	25
圖四 五種方法在通訊錄資料集一之召回率-準確率圖	28
圖五 五種方法在通訊錄資料集二之召回率-準確率圖	30
圖六 五種方法在通訊錄資料集一之召回-準確圖	31
圖七 五種方法在三種資料集實驗之最大F1值	33
圖八 五種方法在三種資料集實驗之平均準確率	33

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