Ett grundläggande steg i integration är identifiering av länkpunkter, dvs. att hitta attribut som delas (eller är relaterade) mellan datakällor och som kan användas för att matcha poster eller enheter mellan olika källor. Detta utförs vanligtvis med hjälp av en match operatör, som associerar attribut för en databas till en annan. Den massiva ökningen av mängden ostrukturerade och halvstrukturerade data på webben har dock skapat nya utmaningar för denna uppgift. Sådana datakällor har ofta inte ett fast fördefinierat schema och innehåller ett stort antal olika attribut. Dessutom är slutmålet inte schema anpassning eftersom dessa scheman kan vara alltför heterogen (och dynamisk) för att meningsfullt anpassa. Målet är snarare att anpassa alla överlappande uppgifter som delas av dessa källor. Vi kommer att visa att även attribut med olika betydelser (som inte skulle kvalificera som schemamatcher) ibland kan vara användbara för att anpassa data. Den lösning som vi föreslår i detta dokument ersätter det grundläggande schemaläggningssteget med en mer komplex exempelbaserad schemaanalys och kopplingsfyndighet. Vi presenterar ett ramverk bestående av ett bibliotek med effektiva lexiska analysatorer och likhetsfunktioner, och en uppsättning sökalgoritmer för effektiv och effektiv identifiering av länkpunkter över webbdata. Vi utvärderar experimentellt effektiviteten hos våra föreslagna algoritmer i verkliga integrationsscenarier inom flera områden.
Befintligt arbete på problemet med att hitta länkpunkter (attributer) bland datakällor på webben föreslår lexiska analysatorer och likhetsfunktioner tillsammans med en uppsättning effektiva och effektiva sökalgoritmer för att upptäcka gemensamma attribut REF.
Discovering Linkage Points over Web Data
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}