Entity Resolution utgör en central uppgift för dataintegration som, på grund av sin kvadratiska komplexitet, vanligtvis skalas till stora datauppsättningar genom blockerande metoder. Dessa kan konfigureras på två sätt. Den schemabaserade konfigurationen bygger på schemainformation för att välja signaturer av hög särskiljningsförmåga och lågt buller, medan den schema-agnostiska man behandlar varje token från alla attributvärden som en signatur. Det sistnämnda tillvägagångssättet har en betydande potential, eftersom det inte kräver någon finjustering av mänskliga experter och det gäller heterogena data. Det finns dock ingen systematisk studie av dess relativa prestanda med avseende på den schemabaserade konfigurationen. Detta arbete täcker denna lucka genom att analytiskt jämföra de två konfigurationerna i fråga om effektivitet, tidseffektivitet och skalbarhet. Vi tillämpar dem på 9 etablerade blockeringsmetoder och på 11 riktmärken för strukturerade data. Vi ger värdefulla insikter i blockeringsmetodernas interna funktionalitet med hjälp av en ny taxonomi. Våra studier visar att den schema-agnostiska konfigurationen erbjuder oövervakad och robust definition av blockerande nycklar under mångsidiga inställningar, handel en högre beräkningskostnad för en genomgående högre återkallelse än den schemabaserade. Det möjliggör också användning av toppmoderna blockerande metoder utan schema kunskap.
På samma sätt behandlar Ref-programmet verkliga enheter med blockerande metoder baserade på schema-agnostiska och schemabaserade konfigurationer.
Schema-agnostic vs Schema-based Configurations for Blocking Methods on Homogeneous Data
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}