大数据量重复记录检测新策略：提高效率与准确性

"大数据量的高效重复记录检测方法 (2010年) - 庞雄文、姚占林、李拥军" 本文是2010年由庞雄文、姚占林和李拥军发表的一篇自然科学论文，发表在《华中科技大学学报(自然科学版)》第38卷第2期，主要探讨了如何在大数据环境下有效地检测重复记录。当前，随着数据量的急剧增长，传统的重复记录检测方法面临着效率低下的问题，该论文提出了一种新的解决策略。 首先，文章指出当前的重复记录检测方法在处理大数据时存在不足，主要体现在无法有效地处理大规模的数据集。为了解决这一问题，作者们引入了“概念依赖图”（Concept Dependency Graph）的概念，这是一种用于分析和理解数据属性间关系的工具。通过计算概念依赖图，可以识别出数据表中的关键属性，这些属性对于确定记录的唯一性至关重要。 接着，论文提出了一种基于关键属性的记录分区策略。通过将数据按照关键属性值进行划分，可以将大范围的记录集合缩小到更小的子集，显著减少了需要进行比较的记录数量，从而提升了检测算法的运行效率。这种方法降低了计算复杂度，使得在大数据场景下处理重复记录成为可能。 在每个划分后的记录集中，论文还介绍了一种改进的重复记录检测算法。这个算法不仅在初步匹配后合并已匹配的记录，还会将这些合并后的记录与剩余的记录再次进行比较。这种迭代比较的方法提高了检测的准确性和效率，避免了漏检和误检的可能性。 实验结果显示，采用这种新方法在处理大数据量时，计算效率相比传统方法提高了47%，这在大数据处理领域具有显著的实际应用价值。这种方法对于数据清洗，即去除数据中的冗余和不一致性，以及保证数据质量方面，都具有重要的贡献。 关键词：数据处理、重复记录检测、检测方法、概念依赖图、数据清洗 这篇论文提出的高效重复记录检测方法，结合了概念依赖图和记录分区策略，为大数据环境下的数据清洗和重复记录检测提供了新的解决方案，提高了处理效率和准确性。这一方法对于大数据分析和管理领域的研究和发展具有重要意义。