För att korrekt matcha poster är det ofta nödvändigt att använda semantik av data. Funktionella beroenden (FDs) har visat sig användbara för att identifiera tuples i ett rent förhållande, baserat på semantik av data. Av alla skäl som FDs och deras slutsatser behövs, är det också viktigt att utveckla beroenden och deras resonemang tekniker för att matcha tuples från opålitliga datakällor. Denna tidning undersöker beroenden och deras resonemang för rekordmatchning. (a) Vi inför en klass av matchande beroenden (MDs) för att specificera semantik av data i opålitliga relationer, definieras i termer av likhetsmått och en dynamisk semantik. (b) Vi identifierar ett specialfall av MDs, som kallas relativa kandidat nycklar (RCKs), för att avgöra vilka attribut att jämföra och hur man jämför dem när matcha poster över möjligen olika relationer. (c) Vi föreslår en mekanism för att härleda MDs, en avvikelse från traditionell implicit analys, så att när vi inte kan matcha poster genom att jämföra attribut som innehåller fel, kan vi fortfarande hitta matchningar genom att använda andra, mer tillförlitliga attribut. (d) Vi tillhandahåller en O(n 2 ) tid algoritm för att härleda MDs, och en effektiv algoritm för att härleda en uppsättning RCKs från MDs. (e) Vi verifierar experimentellt att algoritmerna hjälper till att matcha verktyg effektivt identifiera nycklar vid kompileringstid för matchning, blockering eller fönster, och att teknikerna effektivt förbättrar både kvaliteten och effektiviteten hos olika rekordmatchningsmetoder.
Motiveringsmekanism för att härleda mds från en uppsättning givna mds studeras i REF.
Reasoning about Record Matching Rules
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}