2、实时实体解析的动态排序邻域索引技术

实时实体解析的动态排序邻域索引技术

在当今数字化时代，各类组织积累和处理的数据量呈爆炸式增长。实体解析（Entity Resolution，ER）作为数据清理和整合的关键步骤，旨在识别和匹配代表同一现实世界实体的所有记录。随着在线服务的普及，实时实体解析（Real-Time ER）的需求日益凸显，它要求在亚秒级响应时间内将查询记录与现有实体数据库中的记录进行匹配。然而，现有的大多数实体解析技术主要适用于静态数据库的批量处理，难以满足动态数据库实时处理的需求。本文将介绍一种基于排序邻域方法的动态索引技术，旨在解决实时实体解析在动态数据库中的应用难题。

1. 实体解析的挑战与需求

在数据处理过程中，实体解析面临诸多挑战。数据库通常缺乏唯一的实体标识符，因此需要依靠识别属性值（如姓名、地址等）进行匹配。但这些属性值往往质量不高，可能存在不完整、错误或随时间变化的情况，这就需要使用近似字符串匹配技术。

随着服务的在线化，组织越来越需要对查询记录进行实时实体解析。这些数据库通常是动态的，查询操作可能导致记录的修改、添加或删除。然而，目前大多数实体解析技术是批量算法，仅适用于静态数据库，无法满足实时处理动态数据的需求。因此，开发支持大型动态数据库实时实体解析的新技术迫在眉睫，其中关键在于设计能够动态更新并生成少量高质量候选记录的索引技术。

2. 相关工作

一般的相似性搜索方法适用于从非结构化数据库（如电子邮件、新闻文章或科学出版物）中查找相似实体，但对于包含短值属性的结构化数据库（如个人姓名、地址或出生日期）不太适用。在结构化数据库中，如果存在唯一实体标识符（如医疗保险号或社会保险号），可以使用 SQL 连接语句进行记录匹配；但这些标识符往往缺失，