数据量的增长加大了信息获取的难度 ，如何从大量数据中准确获得有效信息是当前的研究热 点 。 借鉴隐马尔可夫模型的状态转移概率 ，构建了基于图模型的多真值发现算法 GraphTD ，借助各数据 源中描述的可信度转移矩阵 ，计算出数据值为真的概率的收敛值 。 同时 ，提出改进的初始真值的确定算法 CVote ，可有效提高 GraphTD 的正确率 ，避免了投票法在多真值发现中存在的诸多不足 。 在书籍作者数 据集上的实验结果表明 ，基于图模型的 GraphTD 真值发现算法能够提高真值识别的准确率 ，CVote 算法 通过对初始真值选择的改良 ，可以有效提高真值发现算法的正确率 。
