Tommy Hielscher 10.12vkoeppen/Vortraege/Hielscher.pdf · 2009. 12. 9. · Objektidenti kation Ablauf Objektidenti kation Vorauswahl Vorauswahl Vergleich aller Datens atze unpraktikabel

Objektidentifikation


Tommy Hielscher

10.12.2009

1 Tommy Hielscher 10.12.2009


Gliederung

1 Begriffe

2 Forschungsschwerpunkte

3 Motivation

4 Ablauf ObjektidentifikationVorauswahlObjektidentifikation in drei SchrittenKonversionVergleich & KlassifikationEvaluierung

5 Ausblick

6 Zusammenfassung

7 Quellenangabe



Begriffe

Begriffe


erkennen von Daten des gleichen Objektes

Identifizierung trotz nicht eindeutiger oder fehlerhafterAttribute

Datenqualität

viele Definitionen(“fitness for use”)

subjektiv: abhängig vom Kontext, Nutzer...

Datenqualität + Objektidentifikation

Identifikation abhängig von Datenqualität

Verbesserung der Datenqualität durch Identifikation



Forschungsschwerpunkte

Forschungsschwerpunkte

Welches Ziel soll erreicht werden?

Zusammenführen großer Datenbestände

Bereinigung eines Datenbestandes



Motivation

Motivation

Zusammenführen der Informationen aus mehreren Quellen:

integrierte Bibliothekskatalogemedizinische Datenbanken

Verbesserung der Datenqualität / Datenbereinigung

monetäre Vorteile

Aber:

Rentabilität

nicht perfekt



Ablauf Objektidentifikation

Grundidee

Beschränkung auf Objektidentifikation in relationalenDatenbanken

Zusammenfassung zu vergleichender Datensätze zuDatensatzpaare

Duplikate

Datensätze die gleiches Realweltobjekt repräsentieren




Vorauswahl

Vorauswahl

Vergleich aller Datensätze unpraktikabel

Bsp.: Zwei Datenbanken mit jeweils 100.000 Datensätzen→ 1010DatensatzpaareLösung:

Vorauswahl von sinnvollen Datensätzen durch Partitionierung




Objektidentifikation in drei Schritten

Objektidentifikation in drei Schritten

1 KonversionStandardisierungTransformation der Daten in einheitliches Schema

2 VergleichVergleich von Datensatzpaaren

3 KlassifikationEntscheidung Duplikat / nicht-Duplikat




Konversion

Standardisierung

Beispiele für erforderliche Standardisierung:

Spitznamen (Thomas, Tommy)

Eingabefehler (James, Jarnes, Jamew)

gleich klingende Schreibweisen (Mathias, Matthias)

Abkürzungen (Straße, Str.)

Lösung:

Ersetzen verschiedener Schreibweisen durch eine Schreibweise




Konversion

Standardisierung - Möglichkeiten 1

Kodierungsalgorithmen

Vorbereitung:

String zerlegennicht-Buchstaben entfernenin Kleinbuchstaben konvertieren

Wort wird kodiert

Ziel:

gleiche Kodierung unterschiedlicher Namendes selben Objekts




Konversion

Standardisierung - Möglichkeiten 2

Kataloge:

Regelwerk zur Zuordnung von Namen

abhängig von Region

Probleme:

Eingabefehler werden nicht erkannt

Kataloge nicht vollständig




Konversion

Konvertierung

Schema

einheitlich

verlustfrei

Abbildung: Schemata Überführung

Identifikationsattribute

je nach Anwendungsfall




Vergleich & Klassifikation

Vergleich & Klassifikation Überblick

Realisierung von genutzten Methoden abhängig

→ Vergleich + Klassifikation untrennbar

Record Linkage

Entscheidungsregeln

String Comparators + Gleichheitsmaße

Probabilistisches Modell





Entscheidungsregeln

Regeln zur Klassifizierung der Datensatzpaare

Vorteile:

schnell entwickelt

können zu guten Ergebnissen führen

Nachteile:

basieren meist auf Erfahrungswerte

schlechte Regeln führen zu falschen Klassifikationen





Beispiel Entscheidungsregel

If the pair agrees on a specific three characteristics oragrees on four or more within a set of five characteristics,designate the pair as a link; else if the pair agrees on aspecific two characteristics, designate the pair as apossible link; else designate the pair as a nonlink.

[William E. Winkler, Matching And Record Linkage]





String Comparators & Gleichheitsmaße

Vergleich von Strings nicht ohne weiteres möglich

Problem:

Eingabefehler in ansonsten identischen Zeichenketten

Lösung:

Funktionen zur Berechnung der partiellen Gleichheit




Evaluierung

Partitionierung der Ergebnisse

Abbildung: Einteilung der Ergebnisse




Evaluierung

Evaluierungsgrößen

Precision

Anteil echter Duplikate unter den Gefundenen

= true positives/(true positives + false positives)

Recall

Anteil gefundener Duplikate unter allen Duplikaten

= true positives/(true positives + false negatives)

F-Measure

harmonisches Mittel

Optimierungsziel

= 2(2 ∗ recall ∗ precision)/(recall + precision)



Ausblick

Ausblick

weitere Herausforderungen:

Automatisierung + Verbesserung vonObjektidentifizierungsmethoden

neue Blockingansätze

Spezialmethoden für bestimmte Anwendungsfälle



Zusammenfassung

Zusammenfassung

Objektidentifikation wichtig für Datenintegration und DataCleaning

Konversion, Vergleich, Klassifikation

außerdem: Vorauswahl + Evaluierung

wachsendes Forschungsgebiet



Quellenangabe

Quellen

Neiling, M.: “Identifizierung von Realwelt-Objekten in multiplenDatenbanken”, 2004 TU-Cottbus

Sattler, Kai-Uwe: “Datenqualität - eine datenbankorientierte Sichtweise”,2005 TU-Ilmenau

Winkler, William E.: “Methods and Analyses for Determining DataQuality”, 2005 in ACM Workshop on Information Quality in InformationSystems

Winkler, William E.: “Methods for evaluating and creating data quality”,2004 US Bureau of the Census



Quellenangabe

Quellen

Winkler, William E.: “Overview of Record Linkage and Current ResearchDirections”, 2006 US Bureau of the Census

Wilson, D. Randal: “Name Standardization for Genealogical Record

Linkage”, 2005 The Church of Jesus Christ of Latter-day Saints


BegriffeForschungsschwerpunkteMotivationAblauf ObjektidentifikationVorauswahlObjektidentifikation in drei SchrittenKonversionVergleich & KlassifikationEvaluierung

AusblickZusammenfassungQuellenangabe

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