I n f o r m a t i o n I n t e g r a t i o n o n t h e W e b AnHai Doan, Ying Lu, Yoonkyong Lee och Jiawei Han, University of Illinois, UrbanaChampaign O bject-matchning system försöker avgöra om två objekt (såsom två relationella tuples) avser samma verkliga enhet. När en organisation slår samman informationskällor, till exempel, kan den använda ett objektmatchningsprogram för att hjälpa till att konsolidera information om enheter och ta bort dubbletter. Objektmatchning spelar därför en viktig roll i många informationshanteringssammanhang, bland annat informationsintegration, datalagring, informationsutdrag och text ingår i databaser. Som "Relaterat arbete" sidebar beskriver, forskare har föreslagit många objektmatchning lösningar i både AI och databassamhällen. Praktiskt taget alla dessa lösningar antar att målobjekt, eller tuples, delar samma uppsättning av attribut, och de matchar tuples genom att jämföra attribut likhet. Tuples har dock ofta icke-överlappande eller osammanhängande egenskaper. Detta gäller ofta i informationsintegrationen, särskilt vid sammanslagning av tuples från olika datakällor. Eftersom dessa datakällor vanligtvis utvecklas självständigt, har de ofta överlappande, men olika scheman. Som ett exempel, anta att en statlig myndighet försöker slå samman två avdelningskontor och deras databaser (S1 och S2), som båda listar information om människor som bor i Champaign, Illinois. Som figur 1 visar innehåller varje tuple information om en enda person. Eftersom databaserna täcker samma geografiska område innehåller de många dubbla tuples. Till exempel, S1: s tuple S. Riley, 105 Spring St, 61801, $ 95,000 avser samma person som S2: s Sarah Riley, E. Spring St, 61801, 38; de delade attributen är namn, gata, och zip, medan de delade attributen är inkomst (S1) och ålder (S2). Befintliga system kan effektivt matcha attribut, trots variationer och fel: namnet "Sarah Riley", till exempel, kan förkortas som "S. Riley" eller till och med misstolkas som "Sarah Rilye". Dessa metoder utnyttjar dock inte osammanhängande attribut i matchningsprocessen. Vår Profilbaserade Object Matching lösning-som förkroppsligas i PROM-systemet vi utvecklar-exploits osammanhängande attribut för att maximera matchning noggrannhet. Nyckeln till PROM är att osammanhängande attribut ofta korreleras, och vi kan utnyttja denna korrelation för att utföra en "sanitetskontroll" på objektmatchning. Så om vi hade S1 tuple Mike Smith, E. White Street, 61820, 100.000 och S2 tuple Mike Smith, E. White Street, 61820, 6, tidigare lösningar skulle deklarera en match eftersom de delade attributen matchar perfekt. De osammanhängande attributen (inkomst i S1 och ålder i S2) tyder dock på att de två tupelarna tillsammans ger oss "Mike Smith", en sexåring med en årsinkomst på 100.000 dollar. Detta är möjligt men mycket osannolikt. Därför skulle PROM förkasta matchen. För att illustrera PROM-metoden använder vi två relationstabeller: den ena innehåller information om filmer, den andra om filmrecensioner (se figur 2). Betydelsen av de flesta schema attribut framgår tydligt av deras namn; undantag är pår och ryear, som anger året filmen producerades och granskades, respektive rating, som anger granskarens filmbetyg. Eftersom två tuples från tabellerna, PROM börjar med att matcha den delade attribut film (dvs filmens namn) med hjälp av befintliga objekt-matchning tekniker. Om namnet likhet är låg, PROM kasserar paret som inte matchar. Annars utför PROM en sundhetskontroll med hjälp av moduler som applicerar olika profilerare på tuple paret. En profilerare innehåller kunskap om ett specifikt koncept, såsom film, skådespelare,
Förutom att beräkna eller lära likheter mellan delade attribut av objekt/skivor, profilbaserade objekt matchning metod föreslås av Doan et al. REF korrelerar också osammanhängande attribut för att förbättra matchningsnoggrannheten.
Profile-based object matching for information integration
{'venue': 'IEEE Intelligent Systems', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}