Det relativa noggrannhetsproblemet är att avgöra, med tanke på tuples t1 och t2 som avser samma enhet e, om t1[A] är mer exakt än t2[A], dvs. t1[A] är närmare det verkliga värdet av A-attributet e än t2 [A]. Detta har varit en långvarig fråga för datakvalitet, och är utmanande när de verkliga värdena för e är okända. I detta dokument föreslås en modell för att fastställa relativ noggrannhet. (1) Vi inför en klass av noggrannhetsregler och ett slutsystem med ett jaktförfarande, för att härleda relativ noggrannhet. (2) Vi identifierar och studerar flera grundläggande problem för relativ noggrannhet. Med tanke på en uppsättning tupler som hänför sig till samma enhet e och en uppsättning noggrannhetsregler, dessa problem är att avgöra om jaktprocessen slutar, är Church-Rosser, och leder till en unik mål tuple te består av de mest exakta värden från Ie för alla attribut e. (3) Vi föreslår ett ramverk för att härleda exakta värden med användarinteraktion. (4) Vi tillhandahåller algoritmer som ligger till grund för ramverket, för att hitta det unika målet tuple te när det är möjligt; när det inte finns tillräckligt med information för att bestämma en komplett te, beräknar vi top-k kandidatmål baserat på en preferensmodell. (5) Med hjälp av verkliga och syntetiska data verifierar vi experimentellt effektiviteten och effektiviteten i vår metod.
Till exempel kan de relativa noggrannhetsbegränsningarna bestämma den relativa noggrannheten hos olika tuples REF.
Determining the relative accuracy of attributes
{'venue': "SIGMOD '13", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}