I detta dokument studerar vi en hybrid människa-maskin metod för att lösa problemet med Entity Resolution (ER). Syftet med ER är att identifiera alla poster i en databas som hänvisar till samma underliggande enhet, och är därför dubbletter av varandra. Vår ingång är en graf över alla poster i en databas, där varje kant har en sannolikhet att ange vår tidigare tro (baserat på Machine Learning modeller) att de två poster som representeras av den givna kanten är dubbletter. Vårt mål är att lösa alla dubbletter genom att be människor att verifiera likheten hos en undergrupp av kanter, utnyttja transitiviteten i jämlikhetsförhållandet till att sluta sig till de återstående kanterna (t.ex. a = c kan härledas med a = b och b = c). Vi överväger problemet med att utforma optimala strategier för att ställa frågor till människor som minimerar det förväntade antalet frågor som ställs. Med hjälp av vår teoretiska ram analyserar vi flera strategier, och visar att en strategi, som påstås vara "optimal" för detta problem i ett nyligen utfört arbete, kan prestera godtyckligt dåligt i teorin. Vi föreslår alternativa strategier med teoretiska garantier. Med hjälp av både offentliga dataset och produktionssystemet på Facebook visar vi att våra tekniker är effektiva i praktiken.
REF tillämpar en maskininlärd modell som samlar liknande poster tillsammans (baserat på en tillhörande sannolikhet att vara en match).
Crowdsourcing Algorithms for Entity Resolution
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}