Ett centralt problem i dataintegration och datarensning är att hitta enheter i olika datakällor som beskriver samma verkliga objekt. Många befintliga metoder för att identifiera sådana enheter bygger på uttryckliga kopplingsregler som specificerar de villkor som enheter måste uppfylla för att anses beskriva samma verkliga objekt. I detta dokument presenterar vi GenLink algoritmen för att lära sig expressiva kopplingsregler från en uppsättning befintliga referenslänkar med hjälp av genetisk programmering. Algoritmen kan generera kopplingsregler som väljer diskriminerande egenskaper för jämförelse, applicera kedjor av datatransformationer för att normalisera egenskapsvärden, välja lämpliga avståndsmått och trösklar och kombinera resultaten av flera jämförelser med hjälp av icke-linjära aggregeringsfunktioner. Våra experiment visar att GenLink-algoritmen överträffar den senaste genprogrammeringsmetoden för att lära sig länkningsregler som nyligen presenterades av Carvalho et. Detta beslut träder i kraft dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. och kan lära sig länka regler som uppnår en liknande noggrannhet som mänskliga skrivna regler för samma problem.
GenLink REF ) är en GP-baserad övervakad inlärningsalgoritm för att lära sig länkningsregler från en uppsättning befintliga referenslänkar, som också lider av problemet med brist på märkta data.
Learning Expressive Linkage Rules using Genetic Programming
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}