Trots det stora antalet forskningsinsatser på senare tid när det gäller upplösning av enheter (matchning) har det ännu inte gjorts någon jämförande utvärdering av alternativa metoders relativa effektivitet och ändamålsenlighet. Vi lägger därför fram en sådan utvärdering av befintliga genomföranden om utmanande uppgifter för verkliga matcher. Vi överväger tillvägagångssätt både med och utan maskininlärning för att hitta lämplig parameterisering och kombination av likhetsfunktioner. Förutom tillvägagångssätt från forskarsamhället överväger vi också ett toppmodernt genomförande av avveckling av kommersiella enheter. Våra resultat visar på betydande kvalitets- och effektivitetsskillnader mellan olika tillvägagångssätt. Vi finner också att vissa utmanande avvecklingsuppgifter som matchning av produktenheter från nätbutiker inte är tillräckligt lösta med konventionella metoder baserade på likheten mellan attributvärden.
Baserat på de verkliga datamängderna utvärderar dokumentet Ref effektiviteten hos enhetsenheten.
Evaluation of entity resolution approaches on real-world match problems
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}