En primär utmaning för storskalig dataintegration är att skapa semantiska ekvivalenser mellan element från olika datakällor som motsvarar samma verkliga enhet eller koncept. Datarymder föreslår en pay-as-you-go-strategi: automatiserade mekanismer som schema matchning och referens avstämning ger inledande korrespondens, kallas kandidatmatcher, och sedan användaren återkoppling används för att stegvis bekräfta dessa matchningar. Nyckeln till detta tillvägagångssätt är att avgöra i vilken ordning att begära användarens feedback för att bekräfta kandidatmatcher. I detta dokument utvecklar vi ett besluts-teoretiskt ramverk för att beställa kandidatmatcher för användarbekräftelse med hjälp av begreppet värdet av perfekt information (VPI ). Kärnan i detta koncept är en nyttofunktion som kvantifierar önskvärdheten av ett givet tillstånd; alltså, vi utformar en nyttofunktion för datarymder baserat på frågeresultatkvalitet. Vi visar i praktiken hur man effektivt applicerar VPI i samverkan med denna nyttofunktion för att beställa användarbekräftelser. En detaljerad experimentell utvärdering av både verkliga och syntetiska datauppsättningar visar att beställningen av användarens feedback som produceras av denna VPI-baserade metod ger ett datautrymme med en betydligt högre nytta än ett brett spektrum av andra beställningsstrategier. Slutligen beskriver vi utformningen av Roomba, ett system som använder detta beslut-teoretiska ramverk för att vägleda ett datautrymme för att begära användarens feedback på ett pay-as-you-go-sätt.
Jeffery och Al. REF studerade användarens feedback i system för dataintegration med pay-as-you-go.
Pay-as-you-go user feedback for dataspace systems
{'venue': 'SIGMOD Conference', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}