Enhetsmatchning som konstaterar att poster som avser samma enhet är en viktig verksamhet inom datarengöring och integration. Befintliga studier använder vanligtvis en given likhetsfunktion för att kvantifiera likheten mellan poster och fokusera på att ta fram indexstrukturer och algoritmer för effektiv enhetsmatchning. Det är dock en stor utmaning att definiera "hur liknande är liknande" för verkliga tillämpningar, eftersom det är ganska svårt att automatiskt välja lämpliga likhetsfunktioner. I detta dokument försöker vi ta itu med detta problem. Eftersom det finns ett stort antal likhetsfunktioner, och ännu sämre trösklar kan ha oändliga värden, är det ganska dyrt att hitta lämpliga likhetsfunktioner och trösklar. Lyckligtvis har vi en iakttagelse att olika likhetsfunktioner och trösklar har redundans, och vi har en möjlighet att beskära olämpliga likhetsfunktioner. I detta syfte föreslår vi effektiva optimeringstekniker för att eliminera sådan redundans, och utforma effektiva algoritmer för att hitta de bästa likhetsfunktionerna. De experimentella resultaten på både verkliga och syntetiska dataset visar att vår metod uppnår hög noggrannhet och överträffar basalgoritmerna.
I REF föreslogs tre heuristiska algoritmer för att upptäcka och eliminera redundans bland likhetsfunktioner och tröskelvärden för ER-regler.
Entity Matching: How Similar Is Similar
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}