Traditionellt har inspelningslänk algoritmer spelat en viktig roll för att upprätthålla digitala bibliotek - dvs., identifiera matchande citeringar eller författare för konsolidering vid uppdatering eller integrering av digitala bibliotek. Som sådan har en mängd olika rekordkopplingsalgoritmer utvecklats och använts framgångsrikt. Ofta har dock befintliga lösningar en uppsättning parametrar vars värden fastställs av mänskliga experter offline och fastställs under utförandet. Eftersom det inte är enkelt att hitta idealvärdena för sådana parametrar, eller om det inte ens finns något sådant enda idealvärde, hindras tillämpningen av befintliga lösningar på nya scenarier eller domäner i hög grad. För att lösa detta problem, hävdar vi att man kan uppnå betydande förbättring genom adaptivt och dynamiskt ändra sådana parametrar av rekord länk algoritmer. För att validera vår hypotes tar vi en klassisk skivlänkalgoritm, den sorterade grannskapsmetoden (SNM), och demonstrerar hur vi kan uppnå förbättrad noggrannhet och prestanda genom att anpassa den till att ändra sin fasta skjutfönsterstorlek. Vårt påstående är analytiskt och empiriskt validerat med hjälp av både verkliga och syntetiska datauppsättningar av digitala bibliotek och andra domäner.
Yan och al. REF diskutera adaptivitet av rekordkopplingsalgoritmer med hjälp av exemplet SNM.
Adaptive sorted neighborhood methods for efficient record linkage
{'venue': "JCDL '07", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}