資料介紹
實體分辨( Entity Resolution)中,記錄比較的準確性直接影響能否準確、完整地識別相似重復記錄,如何得到更為準確的記錄比較結果一直是相關領域的研究熱點。
傳統的記錄比較方法又被稱為基于特征的方法( Feature-Based Similarity methods, FBS methods),該方法將記錄看作屬性的集合,逐屬性地進行比較,以得到記錄對的相似度向量。有研究表明,FBS方法中的相似度算法一般存在適用范圍,而選擇最合適的算法又是NP難問題,故準確相似度的獲取成為了一個難題。
針對記錄比較的準確性問題,本文利用數據集中的條件函數依賴( Conditional Functional Dependencies,CFDs)關系,提出了一種基于數據一致性的記錄比較方法( Consistence-Based Similaritymethod,CBS方法)。介紹了條件函數依賴的概念,所提方法的總體思想及關鍵步驟,并給出了實驗過程和結果。
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