[en] A FRAMEWORK FOR THE CONSTRUCTION OF MEDIATORS OFFERING DEDUPLICATION
[pt] À medida em que aplicações web que combinam dados de diferentes fontes ganham importância, soluções para a detecção online de dados duplicados tornam-se centrais. A maioria das técnicas existentes são baseadas em algoritmos de aprendizado de máquina, que dependem do uso de bases de treino criad...
| Autor: | |
|---|---|
| Tipo de recurso: | tesis doctoral |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2011 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO) |
| Repositorio: | Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell) |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:MAXWELL.puc-rio.br:16775 |
| Acceso en línea: | https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=16775&idi=1 https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=16775&idi=2 http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.16775 |
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| Palabra clave: | [pt] FRAMEWORK [pt] INTEGRACAO DE DADOS [pt] WEB [en] FRAMEWORK [en] DATA INTEGRATION [en] WEB |
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[en] A FRAMEWORK FOR THE CONSTRUCTION OF MEDIATORS OFFERING DEDUPLICATION [pt] UM FRAMEWORK PARA A CONSTRUÇÃO DE MEDIADORES OFERECENDO ELIMINAÇÃO DE DUPLICATAS [pt] FRAMEWORK[pt] INTEGRACAO DE DADOS[pt] WEB[en] FRAMEWORK[en] DATA INTEGRATION[en] WEB[pt] À medida em que aplicações web que combinam dados de diferentes fontes ganham importância, soluções para a detecção online de dados duplicados tornam-se centrais. A maioria das técnicas existentes são baseadas em algoritmos de aprendizado de máquina, que dependem do uso de bases de treino criadas manualmente. Estas soluções não são adequadas no caso da Deep Web onde, de modo geral, existe pouca informação acerca do tamanho das fontes de dados, da volatilidade dos mesmos e do fato de que a obtenção de um conjunto de dados relevante para o treinamento é uma tarefa difícil. Nesta dissertação propomos uma estratégia para extração (scraping), detecção de duplicatas e incorporação de dados resultantes de consultas realizadas em bancos de dados na Deep Web. Nossa abordagem não requer o uso de conjuntos de testes previamente definidos, mas utiliza uma combinação de um classificador baseado no Vector Space Model, com funções de cálculo de similaridade para prover uma solução viável. Para ilustrar nossa proposta, nós apresentamos um estudo de caso onde o framework é instanciado para uma aplicação do domínio dos vinhos.[en] As Web applications that obtain data from different sources (Mashups) grow in importance, timely solutions to the duplicate detection problem become central. Most existing techniques, however, are based on machine learning algorithms, that heavily rely on the use of relevant, manually labeled, training datasets. Such solutions are not adequate when talking about data sources on the Deep Web, as there is often little information regarding the size, volatility and hardly any access to relevant samples to be used for training. In this thesis we propose a strategy to aid in the extraction (scraping), duplicate detection and integration of data that resulted from querying Deep Web resources. Our approach does not require the use of pre-defined training sets , but rather uses a combination of a Vector Space Model classifier with similarity functions, in order to provide a viable solution. To illustrate our approach, we present a case study where the proposed framework was instantiated for an application in the wine industry domain. MAXWELLKARIN KOOGAN BREITMANKARIN KOOGAN BREITMANKARIN KOOGAN BREITMAN2011-01-24info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesishttps://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=16775&idi=1https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=16775&idi=2http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.16775porreponame:Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell)instname:Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO)instacron:PUC_RIOinfo:eu-repo/semantics/openAccessGUSTAVO LOPES MOURAD2019-08-20T00:00:00Zoai:MAXWELL.puc-rio.br:16775Repositório InstitucionalPRIhttps://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/ibict.phpopendoar:5342019-08-20T00:00Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO)false |
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[pt] À medida em que aplicações web que combinam dados de diferentes fontes ganham importância, soluções para a detecção online de dados duplicados tornam-se centrais. A maioria das técnicas existentes são baseadas em algoritmos de aprendizado de máquina, que dependem do uso de bases de treino criadas manualmente. Estas soluções não são adequadas no caso da Deep Web onde, de modo geral, existe pouca informação acerca do tamanho das fontes de dados, da volatilidade dos mesmos e do fato de que a obtenção de um conjunto de dados relevante para o treinamento é uma tarefa difícil. Nesta dissertação propomos uma estratégia para extração (scraping), detecção de duplicatas e incorporação de dados resultantes de consultas realizadas em bancos de dados na Deep Web. Nossa abordagem não requer o uso de conjuntos de testes previamente definidos, mas utiliza uma combinação de um classificador baseado no Vector Space Model, com funções de cálculo de similaridade para prover uma solução viável. Para ilustrar nossa proposta, nós apresentamos um estudo de caso onde o framework é instanciado para uma aplicação do domínio dos vinhos. |
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