13、高级数据挖掘技术助力近似记录匹配

高级数据挖掘技术助力近似记录匹配

在当今的企业运营中，数据质量问题日益凸显。众多支持企业运营的遗留和信息系统里，往往存在大量冗余、汇总和重叠的数据对象，这些数据对象还相互关联。由于缺乏通用的数据模型、数据流动中的错误、数据录入错误以及更新未及时反映到数据库等情况，数据不一致性问题频繁出现，这不仅影响了系统的正常运行，还可能导致显著的收入损失。

1. 现有数据处理技术

为了解决这些数据问题，目前存在以下几种常见的技术：
- 数据编辑 ：这是一种计算机化的程序，用于验证数据值及其表示是否满足预定的约束条件。这些约束条件有时也被称为业务规则，它们可以很简单，也可以相当复杂。数据编辑可以作为一个筛选器应用于整个数据库，或者在数据流中进行过滤。
- 数据校正 ：将数据与主列表进行匹配，并将所有字段标记为良好、不良或可自动校正。例如，工厂管理软件系统可以访问数据范围表，以过滤超出范围的数据。
- 记录匹配 ：确定两个可能不同类型的记录是否代表同一个对象。这个过程涉及价值判断，需要复杂的软件工具。客户匹配和零售家庭分组就是记录匹配的两个应用场景。在客户匹配中，目标是找出之前从同一供应商购买过其他产品的客户；在零售家庭分组中，是要找到组成一个家庭的一群人，其中每个成员都是客户。

2. 近似记录匹配的挑战与解决方案

传统的暴力匹配方法在处理大规模数据库时，计算复杂度呈二次方增长，这成为了处理大规模数据的瓶颈。为了应对这个问题，需要采用启发式方法来缩小搜索空间。

提出的方法通过自动构建一个模型，捕捉数据中最重要的模