Integreringen av distribuerade, heterogena databaser, såsom de som finns på World Wide Web, skapar många problem. Här överväger vi problemet med att integrera data från källor som saknar gemensamma objektidentifierare. En lösning på detta problem föreslås för databaser som innehåller informella, naturliga språk "namn" för objekt; de flesta webbaserade databaser uppfyller detta krav, eftersom de vanligtvis presenterar sin information för slutanvändaren genom en fanér av text. Vi beskriver WHIRL, ett "mjukt" databashanteringssystem som stöder "likheter går samman", baserat på vissa robusta, allmänna likheter för text. Detta gör det möjligt att använda textfragment (t.ex. informella namn på objekt) som nycklar. WHIRL innehåller textobjekt som en inbyggd typ, likhet resonemang som en inbyggd predikat, och svarar varje fråga med en lista över svar substitutioner som rankas enligt en övergripande poäng. Experiment visar att WHIRL är mycket snabbare än naiva inferens metoder, även för korta frågor, och effektiv på typiska frågor till verkliga databaser med tiotusentals tuples. De slutsatser som gjorts av WHIRL är också förvånansvärt korrekta, vilket motsvarar noggrannheten i handkodade normaliseringsrutiner på ett referensproblem, och överträffar exakt matchning med en rimlig global domän på en sekund.
Deras idé om likhet ansluter sig bygger på arbetet i REF.
Data integration using similarity joins and a word-based information representation language
{'venue': 'TOIS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}