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Publikationsart: Workshop- oder Konferenzbeitrag
Autor(en): Mattis Neiling; Steffen Jurk; Hans-J. Lenz; Felix Naumann
Titel: Object Identification Quality
Veranstaltung: Workshop on Data Quality in Cooperative Information Systems 2003 (DQCIS)
Siena, Italy
10.01.2003 - 11.01.2003
Verlag: DQIS
Erstveröffentlichung: 2003
Veröffentlichung auf edoc: 13.07.2006
Status: published
peer_reviewed
Volltext: pdf (urn:nbn:de:kobv:11-10066367)
URL der Erstveröffentlichung: http://www.dis.uniroma1.it/~dq/dqcis/post.html
Fachgebiet(e): Informatik
Schlagwörter (eng): Data Quality, Data Cleansing, Duplicate Detection
Einrichtung: Humboldt-Universität zu Berlin
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Abstract (ger):
Research and industry has tackled the object identification problem of data integration in many different ways. This paper presents a framework, that allows the evaluation of competing approaches. To this end, complexity measures and data characteristics are introduced, which reflect the hardness of a given object identification problem. All characteristics can be estimated by use of simple SQL queries and simple calculations. Following the principle of benchmark definitions we specify a test framework. It consists of a test database and its characteristics, quality criteria, and a test specification. Adequate measures needed for the correctness criterion of the benchmark are given. A running example of the Berlin Online Apartment-Advertisements database (BOA) illustrates the approach. The BOA-database is freely available at www.wiwiss.fu-berlin.de/lenz/boa/.
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