Entitetsavveckling är en central del av dataintegrationen och datarengöringen. Algoritmiska tillvägagångssätt har förbättrats i kvalitet, men förblir långt ifrån perfekta. Crowdsourcing plattformar erbjuder ett mer exakt men dyrt (och långsamt) sätt att föra in mänsklig insikt i processen. Tidigare arbete har föreslagit batching verifieringsuppgifter för presentation för mänskliga arbetstagare, men även med batching, en människa-endast tillvägagångssätt är ogenomförbar för datamängder av ens måttlig storlek, på grund av det stora antalet matcher som ska testas. Istället föreslår vi en hybrid människa-maskin metod där maskiner används för att göra en initial, grov passage över alla data, och människor används för att verifiera endast de mest sannolika matchande par. Vi visar att för ett sådant hybridsystem, som genererar det minsta antalet verifieringsuppgifter av en viss storlek är NPHard, men vi utvecklar en ny tudelad heuristisk metod för att skapa batchade uppgifter. Vi beskriver denna metod, och presentera resultaten av omfattande experiment på verkliga datamängder med hjälp av en populär crowdsourcing plattform. Experimenten visar att vår hybridstrategi uppnår både god effektivitet och hög noggrannhet jämfört med maskin- och enbart mänskliga alternativ.
Wang, J. et al. REF har föreslagit en hybridteknik för upplösning av enheter med hjälp av både ett mänskligt system och ett system.
CrowdER: Crowdsourcing Entity Resolution
{'venue': 'Proceedings of the VLDB Endowment (PVLDB), Vol. 5, No. 11, pp. 1483-1494 (2012)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}