基于长度过滤与有效权值的SNM算法优化：提高异构数据库重复记录检测效率

本文主要探讨了在2014年异构数据库集成中面临的一个关键挑战：如何高效地处理相似重复记录的问题。随着数据库技术和网络技术的飞速发展，不同数据库管理系统之间的兼容性和数据一致性成为了一个挑战，特别是在处理属性差异和表述方式不一致的情况下，容易产生大量相似但冗余的记录。 传统的SNM（Sorted-Neighborhood Method）算法在处理这类问题时存在效率不高的局限性，因为该算法需要在窗口内对所有记录进行逐一比较，这在数据量较大时可能导致运算时间过长。针对这一问题，作者提出了一个基于长度过滤和有效权值的SNM改进算法。首先，该算法通过计算两条记录的长度比例，将明显不构成相似重复记录的数据排除，通过预筛选减少了不必要的比较，从而显著提高了检测效率。 其次，作者引入了属性有效性因子和权重比例的概念，用来定义有效权值。这种方法考虑了记录中的属性重要性，不是简单地基于完全匹配，而是赋予不同属性不同的权重，使得算法在判断两条记录是否相似时更加精确。这种权重机制有助于提高查全率（即能发现所有实际相似的记录）和查准率（即在识别相似记录时减少误报），从而提升整体清洗效果。 在实验部分，作者展示了改进后的算法在处理相似重复记录清理任务时，无论是处理速度还是准确度上，都明显优于原始的SNM算法。这表明该方法不仅解决了效率问题，还兼顾了结果的准确性，对于异构数据库集成过程中的数据清洗有着重要的实践意义。 总结来说，这篇论文提供了一种创新的方法，通过结合长度比例过滤和有效权值策略，优化了SNM算法，提升了异构数据库集成中相似重复记录检测和清理的效率与准确性，为解决实际工程问题提供了有价值的参考。