Integreringen av data som produceras och samlas in mellan autonoma, heterogena webbtjänster är ett allt viktigare och utmanande problem. På grund av bristen på globala identifierare kan samma enhet (t.ex. en produkt) ha olika textrepresentationer i olika databaser. Textdata är också ofta bullriga på grund av transkription fel, ofullständig information, och brist på standardformat. En grundläggande uppgift under dataintegrationen är att matcha strängar som avser samma enhet. I detta dokument, vi antar den allmänt använda och etablerade cosinus likhet metriska från informationssökning fältet för att identifiera potentiella strängmatcher mellan webbkällor. Vi använder sedan denna likhetsmått för att karakterisera denna nyckelaspekt av dataintegration som en förening mellan relationer på textattribut, där likheten av matchningar överstiger ett angivet tröskelvärde. Att beräkna ett exakt svar på texten kan vara dyrt. För frågebehandlingseffektivitet föreslår vi en provtagningsbaserad approximeringsstrategi för utförande i ett standard, omodifierat relationsdatabashanteringssystem (RDBMS), eftersom fler och fler webbplatser drivs av RDBMS med en webbaserad front. Vi implementerar föreningen inuti en RDBMS, med hjälp av SQL-frågor, av skalbarhet och robusthet skäl. Slutligen presenterar vi en detaljerad prestandautvärdering av en implementering av vår algoritm inom en kommersiell RDBMS, med hjälp av verkliga datamängder. Våra experimentella resultat visar hur effektiva och exakta våra tekniker är.
I REF är förslaget att använda den välkända cosinuslikviditeten för strängmatchning och att föreslå en SQL-implementering av en provtagningsbaserad strategi för att beräkna likhetstexten går med i en RDBMS.
Text joins in an RDBMS for web data integration
{'venue': "WWW '03", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}