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Post- oder Preprint

Publikationsart: Workshop- oder Konferenzbeitrag
Autor(en): Alexander Bilke; Jens Bleiholder; Christoph Böhm; Karsten Draba; Felix Naumann; Melanie Weis
Titel: Automatic Data Fusion with HumMer
Erschienen in: Proceedings of the 31st International Conference on Very Large Data Bases, Trondheim, Norway, August 30 - September 2, 2005 2005
S. 1251-1254
Veranstaltung: 31. VLDB 2005
Trondheim, Norway
30.08.2005 - 02.09.2005
Verlag: ACM
http://www.acm.org
Erscheinungsort: Trondheim, Norway
ISBN: 1-59593-154-6
Erstveröffentlichung: 01.09.2005
Veröffentlichung auf edoc: 18.07.2006
Anmerkung: Demo
Status: published
peer_reviewed
Volltext: pdf (urn:nbn:de:kobv:11-10066441)
URL der Erstveröffentlichung: http://www.vldb.org/conf/2005/papers/p1251-bilke.pdf
Fachgebiet(e): Informatik
Schlagwörter (eng): Data Integration, Schema Matching, ETL, Data Cleansing, Duplicate Detection
Einrichtung: Humboldt-Universität zu Berlin, Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät II
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Abstract (eng):
Heterogeneous and dirty data is abundant. It is stored under different, often opaque schemata, it represents identical real-world objects multiple times, causing duplicates, and it has missing values and conflicting values. The Humboldt Merger (HumMer) is a tool that allows ad-hoc, declarative fusion of such data using a simple extension to SQL. Guided by a query against multiple tables, HumMer proceeds in three fully automated steps: First, instance-based schema matching bridges schematic heterogeneity of the tables by aligning corresponding attributes. Next, duplicate detection techniques find multiple representations of identical real-world objects. Finally, data fusion and conflict resolution merges duplicates into a single, consistent, and clean representation.
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Generiert am 01.11.2014, 09:58:29