Många datahanteringstillämpningar, såsom att inrätta webbportaler, hantera företagsdata, hantera samhällsdata och dela vetenskapliga data, kräver integrering av data från flera källor. Var och en av dessa källor ger en uppsättning värden och olika källor kan ofta ge motstridiga värden. För att kunna presentera kvalitetsdata för användarna är det viktigt att dataintegrationssystemen kan lösa konflikter och upptäcka sanna värden. Vanligtvis förväntar vi oss att ett verkligt värde kommer från fler källor än någon enskild falsk källa, så att vi kan ta det värde som tillhandahålls av majoriteten av källorna som sanning. Tyvärr kan ett falskt värde spridas genom kopiering och det gör sanningsfyndigheten extremt knepig. I detta dokument undersöker vi hur man kan finna verkliga värden från motstridiga uppgifter när det finns ett stort antal källor, bland vilka vissa kan kopiera från andra. Vi presenterar ett nytt tillvägagångssätt som tar hänsyn till beroendet mellan datakällor vid upptäckt av sanning. Intuitivt, om två datakällor ger ett stort antal gemensamma värden och många av dessa värden sällan tillhandahålls av andra källor (t.ex. särskilda falska värden), är det mycket troligt att en kopia från den andra. Vi tillämpar Bayesian analys för att bestämma beroendet mellan källor och utforma en algoritm som iterativt upptäcker beroende och upptäcker sanning från motstridiga information. Vi utökar också vår modell genom att beakta exaktheten hos datakällor och likheten mellan värden. Våra experiment på syntetiska data samt verkliga data visar att vår algoritm avsevärt kan förbättra riktigheten av sanningsupptäckt och är skalbar när det finns ett stort antal datakällor.
På senare tid har avancerad teknik föreslagits för att beakta riktigheten i och beroendet av källor vid konfliktlösning REF.
Integrating Conflicting Data: The Role of Source Dependence
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}