Många databaser innehåller osäkra och otydliga hänvisningar till verkliga enheter. Avsaknaden av identifierare för de underliggande enheterna resulterar ofta i en databas som innehåller flera hänvisningar till samma enhet. Detta kan inte bara leda till data redundans, men också felaktigheter i frågebehandling och kunskapsextraktion. Dessa problem kan lindras genom användning av entitetsavveckling. En Enhets resolution innebär att man upptäcker de underliggande enheterna och kartlägger varje databashänvisning till dessa enheter. Traditionellt löses entiteter med parvis likhet över attributen för referenser. Det finns dock ofta ytterligare relationsinformation i uppgifterna. Närmare bestämt kan hänvisningar till olika enheter sammanfalla. I dessa fall kan kollektiv rekonstruktion av enheter, där enheter för cooccurring-referenser bestäms gemensamt snarare än självständigt, förbättra enhetens resolutionsnoggrannhet. Vi föreslår en ny relationell klusteralgoritm som använder både attribut och relationsinformation för att bestämma de underliggande domänenheterna, och vi ger ett effektivt genomförande. Vi undersöker vilken inverkan olika relationsliknande åtgärder har på företagets upplösningskvalitet. Vi utvärderar vår kollektiva entitetsupplösningsalgoritm på flera verkliga databaser. Vi visar att det förbättrar företagets upplösningsprestanda både över attributbaserade basvärden och över algoritmer som beaktar relationsinformation men inte löser enheter kollektivt. Dessutom utför vi detaljerade experiment på syntetiskt genererade data för att identifiera dataegenskaper som gynnar kollektiv relationsupplösning över rent attributbaserade algoritmer.
Bhattacharya och Getoor REF föreslog en kombinerad likhetsfunktion definierad på attribut och relationsinformation.
Collective entity resolution in relational data
{'venue': 'TKDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}