Att identifiera poster som avser samma enhet är ett grundläggande steg för dataintegration. Eftersom det är oöverkomligt dyrt att jämföra varje par av poster, blockera tekniker används vanligtvis för att minska komplexiteten i denna uppgift. Dessa tekniker partitionerar poster i block och begränsar jämförelsen till poster co-inccurring i ett block. Generellt för att hantera mycket heterogena och bullriga data (t.ex. halvstrukturerade data på webben), dessa tekniker förlitar sig på redundans för att minska risken för att missa matcher. Meta-blockering är uppgiften att omstrukturera block som genereras av redundans-baserade blockering tekniker, ta bort överflödiga jämförelser. Befintliga metablockeringsmetoder bygger uteslutande på schema-agnostiska funktioner. I detta dokument visar vi hur "lös" schema information (dvs. statistik som samlas in direkt från data) kan utnyttjas för att förbättra kvaliteten på blocken i en holistisk löst schema-aware (meta-) blockering metod som kan användas för att påskynda din favorit Entity Resolution algoritm. Vi kallar det Blast (Blocking med löst medvetna Schema tekniker). Vi visar hur Blast automatiskt kan extrahera denna lösa information genom att anta ett LSH-baserat steg för effektiv skalning till stora dataset. Vi demonstrerar experimentellt, på verkliga datauppsättningar, hur Blast överträffar den toppmoderna oövervakade metablockeringsmetoden, och i många fall också den övervakade metoden.
Mer nyligen tillämpar BLAST-tekniken REF den lösa schemainformationsstrategin för att samla in statistisk information om schemat direkt från uppgifterna.
BLAST: a Loosely Schema-aware Meta-blocking Approach for Entity Resolution
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}