MinoanER：与模式无关的、非迭代的、大规模并行Web实体解析框架
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2019-05-16 v1
摘要
实体解析(Entity Resolution, ER)旨在识别各知识库(KBs)中指向同一实体的不同描述。ER受到数据万维网中发布的实体描述的多变性(Variety)、海量性(Volume)和真实性(Veracity)的挑战。为应对这些挑战，我们提出MinoanER框架，其同时实现完全自动化、对高度异构实体的支持，以及ER过程的大规模并行化。MinoanER利用基于标记的实体相似性定义一种新的度量，该度量仅依据统计信息从最重要关系推导邻近实体的相似性。采用一种复合分块方法，从实体的内容、邻居或名称中捕获不同的匹配证据来源。候选比对对的搜索空间由一种新颖的析取分块图紧凑抽象，并由一个非迭代、大规模并行匹配算法处理；该算法由四条通用的、与模式无关的匹配规则组成，对其内部配置具有相当强的鲁棒性。我们证明，在展现低多变性的真实KB上，MinoanER的效果与现有ER工具相当，但在匹配高多变性KB时显著优于它们。
引用
@article{arxiv.1905.06170,
title = {MinoanER: Schema-Agnostic, Non-Iterative, Massively Parallel Resolution of Web Entities},
author = {Vasilis Efthymiou and George Papadakis and Kostas Stefanidis and Vassilis Christophides},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.06170},
year = {2019}
}
备注
Presented at EDBT 20019