論文の概要: Knowledge graph based methods for record linkage

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.03136v1
• Date: Fri, 6 Mar 2020 11:09:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-26 00:35:06.948920
• Title: Knowledge graph based methods for record linkage
• Title（参考訳）: 知識グラフに基づくレコードリンケージの手法
• Authors: B. Gautam and O. Ramos Terrades and J. M. Pujades and M. Valls
• Abstract要約: 本稿では,レコードリンケージ問題に対処するための知識グラフを提案する。 提案手法は,bf WERLと命名され,主知識グラフ特性を利用して,埋込ベクトルを学習し,国勢調査情報を符号化する。 我々は,この手法をベンチマークデータセット上で評価し,刺激的および満足な結果の関連手法と比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Nowadays, it is common in Historical Demography the use of individual-level data as a consequence of a predominant life-course approach for the understanding of the demographic behaviour, family transition, mobility, etc. Record linkage advance is key in these disciplines since it allows to increase the volume and the data complexity to be analyzed. However, current methods are constrained to link data coming from the same kind of sources. Knowledge graph are flexible semantic representations, which allow to encode data variability and semantic relations in a structured manner. In this paper we propose the knowledge graph use to tackle record linkage task. The proposed method, named {\bf WERL}, takes advantage of the main knowledge graph properties and learns embedding vectors to encode census information. These embeddings are properly weighted to maximize the record linkage performance. We have evaluated this method on benchmark data sets and we have compared it to related methods with stimulating and satisfactory results.
• Abstract（参考訳）: 今日では、人口動態、家族移動、移動などを理解するための主要なライフコースアプローチの結果として、個人レベルのデータを使用することが歴史的デモグラフィーにおいて一般的である。 ボリュームとデータの複雑さを解析できるため、これらの分野において、レコードリンクの進歩が鍵となる。 しかし、現在の手法は、同じ種類のソースから来るデータをリンクするように制約されている。 知識グラフはフレキシブルな意味表現であり、データバリアビリティとセマンティックリレーションを構造化された方法でエンコードすることができる。 本稿では,レコードリンクタスクに取り組むための知識グラフを提案する。 提案手法である {\bf werl} は,主知識グラフの特性を活用し,埋め込みベクトルを学習してセンサス情報を符号化する。 これらの埋め込みは、記録リンク性能を最大化するために適切に重み付けされる。 我々は,この手法をベンチマークデータセット上で評価し,刺激的および満足な結果の関連手法と比較した。

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