Publikace detail

Scalable Similarity Joins for Fast and Accurate Record Deduplication in Big Data

Autoři: Rozinek Ondřej | Borkovcová Monika | Mareš Jan

Rok: 2024

Druh publikace: článek ve sborníku

Název zdroje: Good Practices and New Perspectives in Information Systems and Technologies : WorldCIST 2024, Volume 6

Název nakladatele: Springer Nature Switzerland AG

Místo vydání: Cham

Strana od-do: 181 - 191

Tituly:

Jazyk	Název	Abstrakt	Klíčová slova
cze	Škálovatelné podobnostní spojení pro rychlou a přesnou deduplikaci záznamů ve velkých datech	Propojení záznamů je proces porovnávání záznamů z více zdrojů dat, které odkazují na stejné entity. Při použití na jeden zdroj dat se tento proces nazývá deduplikace. S rostoucí velikostí datových zdrojů, nedávno označovaných jako velká data, se složitost procesu párování stává jednou z hlavních výzev pro propojení záznamů a deduplikaci. V posledních desetiletích bylo vyvinuto několik technik blokování, indexování a filtrování. Jejich účelem je snížit počet porovnávaných párů záznamů odstraněním zjevně neodpovídajících párů v procesu deduplikace při zachování vysoké kvality párování. V současnosti vyvinuté algoritmy a tradiční techniky nejsou účinné, používají metody, které při odstraňování srovnávacích párů stále ztrácejí významnou část skutečných shod. Tento článek navrhuje efektivnější algoritmy pro odstraňování neshodných párů s explicitně osvědčenou matematickou spodní hranicí nedávno používané nejmodernější metody přibližného porovnávání řetězců - Fuzzy Jaccard Similarity. Algoritmus je také mnohem efektivnější v klasifikaci využívající prostorové shlukování aplikací se šumem (DBSCAN) založené na hustotě v log-lineární časové složitosti O(\|E\| log(\|E\|)).	deduplikace záznamů, filtr Q-gramů, propojení záznamů, entita rozlišení, podobnostní prostor, bipartitní párování, podobnostní spojení
eng	Scalable Similarity Joins for Fast and Accurate Record Deduplication in Big Data	Record linkage is the process of matching records from multiple data sources that refer to the same entities. When applied to a single data source, this process is known as deduplication. With the increasing size of data source, recently referred to as big data, the complexity of the matching process becomes one of the major challenges for record linkage and deduplication. In recent decades, several blocking, indexing and filtering techniques have been developed. Their purpose is to reduce the number of record pairs to be compared by removing obvious non-matching pairs in the deduplication process, while maintaining high quality of matching. Currently developed algorithms and traditional techniques are not efficient, using methods that still lose significant proportion of true matches when removing comparison pairs. This paper proposes more efficient algorithms for removing non-matching pairs, with an explicitly proven mathematical lower bound on recently used stateof-the-art approximate string matching method - Fuzzy Jaccard Similarity. The algorithm is also much more efficient in classification using Density-based spatial clustering of applications with noise (DBSCAN) in log-linear time complexity O(\|E\| log(\|E\|)).	record deduplication, Q-gram filter, record linkage, entity resolution, similarity space, bipartite matching, similarity join

Vyhledávání

Přihlášení pro studenty

Přihlášení pro zaměstnance

Publikace detail

Katedry

Služby

Jak nás najdete?

Často hledáte