När det gäller matchning av enheter är en grundläggande fråga, samtidigt som man utbildar en klassificering för att märka par av enheter som antingen dubbletter eller icke-dubbletter, att välja informativa utbildningsexempel. Även om aktivt lärande utgör en attraktiv lösning på detta problem, minimerar tidigare metoder felklassificeringsgraden (0-1 förlust) för klassificeringsgivaren, vilket är en olämplig metriska för enhet matchning på grund av klassobalans (dvs. många fler icke-dubblerade par än dubblerade par). För att komma till rätta med detta föreslås i ett nyligen publicerat dokument [1] att klassificeringen ska återkallas maximalt under begränsningen att precisionen ska vara större än ett angivet tröskelvärde. Den föreslagna tekniken kräver dock märkning av alla n indatapar i värsta fall. Vårt huvudsakliga resultat är en aktiv inlärningsalgoritm som ungefär maximerar återkallandet av klassificeringen samtidigt som en precisionsbegränsning med tydligt sublinjär etikett komplexitet (under vissa fördelningsantaganden). Vår algoritm använder som en svart-box alla aktiva inlärningsmodul som minimerar 0-1 förlust. Vi visar att etikett komplexitet av vår algoritm är som mest log n gånger etikett komplexiteten i svart-box, och även bundna skillnaden i återkallande av klassificerare lärt av vår algoritm och återkallandet av den optimala klassificerare som uppfyller precisionsbegränsningen. Vi tillhandahåller en empirisk utvärdering av vår algoritm på flera realtidsmatchande datauppsättningar som visar effektiviteten i vårt tillvägagångssätt.
Författarna till REF föreslog en förbättrad algoritm för att ungefär maximera återkallandet under precisionsbegränsningen.
Active sampling for entity matching
{'venue': 'KDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}