Umfang:
Online-Ressource (PDF-Datei: 41 S., 714 kB)
,
graph. Darst.
Serie:
Technische Berichte des Hasso-Plattner-Instituts für Softwaresystemtechnik an der Universität Potsdam 49
Inhalt:
Duplikaterkennung beschreibt das Auffinden von mehreren Datensätzen, die das gleiche Realwelt-Objekt repräsentieren. Diese Aufgabe ist nicht trivial, da sich (i) die Datensätze geringfügig unterscheiden können, so dass Ähnlichkeitsmaße für einen paarweisen Vergleich benötigt werden, und (ii) aufgrund der Datenmenge ein vollständiger, paarweiser Vergleich nicht möglich ist. Zur Lösung des zweiten Problems existieren verschiedene Algorithmen, die die Datenmenge partitionieren und nur noch innerhalb der Partitionen Vergleiche durchführen. Einer dieser Algorithmen ist die Sorted-Neighborhood-Methode (SNM), welche Daten anhand eines Schlüssels sortiert und dann ein Fenster über die sortierten Daten schiebt. Vergleiche werden nur innerhalb dieses Fensters durchgeführt. Wir beschreiben verschiedene Variationen der Sorted-Neighborhood-Methode, die auf variierenden Fenstergrößen basieren. Diese Ansätze basieren auf der Intuition, dass Bereiche mit größerer und geringerer Ähnlichkeiten innerhalb der sortierten Datensätze existieren, für die entsprechend größere bzw. kleinere Fenstergrößen sinnvoll sind. Wir beschreiben und evaluieren verschiedene Adaptierungs-Strategien, von denen nachweislich einige bezüglich Effizienz besser sind als die originale Sorted-Neighborhood-Methode (gleiches Ergebnis bei weniger Vergleichen).
Weitere Ausg.:
ISBN 9783869561431
Weitere Ausg.:
Erscheint auch als Druck-Ausgabe Adaptive windows for duplicate detection Potsdam : Univ.-Verl. Potsdam, 2012 ISBN 9783869561431
Sprache:
Englisch
Schlagwort(e):
Dublette
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Erkennung
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Vergleichsverfahren
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Sortierverfahren
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Forschungsbericht
URN:
urn:nbn:de:kobv:517-opus-53007
Mehr zum Autor:
Naumann, Felix 1971-
Mehr zum Autor:
Draisbach, Uwe
