通用上下文感知数据匹配与合并框架
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2018-07-27 v1 数据库
摘要
由于众多的公共信息源与服务，近来提出了许多融合异构数据的方法。然而，通用的端到端解决方案仍然稀少，尤其是考虑不同上下文维度的系统。因此，这些技术往往被证明不充分或局限于特定领域。本文简要回顾并严格评估了一个用于数据匹配与合并的通用框架。该框架利用三类上下文维度的集体实体解析与冗余消除。为获得领域无关的结果，数据被 enriched（ enrichment 为语义与信任）。但本文的主要贡献在于对五个公共领域不兼容数据集上的评估。此外，我们引入了额外的属性、关系、语义与信任度量，以实现框架的完整管理。除框架内整体结果提升外，这些度量本身亦具独立意义。
引用
@article{arxiv.1807.10009,
title = {General Context-Aware Data Matching and Merging Framework},
author = {Slavko Žitnik and Lovro Šubelj and Dejan Lavbič and Olegas Vasilecas and Marko Bajec},
journal= {arXiv preprint arXiv:1807.10009},
year = {2018}
}
备注
29 pages, 12 figures, 2 tables