Duplikate bzw. Dubletten sind mehrere Datensätze, die das gleiche Realweltobjekt beschreiben, etwa mehrfach erfasste Kunden in einem CRM-System oder unterschiedliche Repräsentationen ei… mais…
Duplikate bzw. Dubletten sind mehrere Datensätze, die das gleiche Realweltobjekt beschreiben, etwa mehrfach erfasste Kunden in einem CRM-System oder unterschiedliche Repräsentationen eines Produkts. Das Auffinden dieser Duplikate ist auch für moderne Computer eine komplexe und zeitintensive Aufgabe. Uwe Draisbach vergleicht zwei der einschlägigen Partitionierungsstrategien, die eine intelligente Auswahl von zu vergleichenden Datensatzpaaren treffen. Daraus entwickelt er ein verallgemeinertes Verfahren und zeigt, dass eine intelligente Auswahl der Datensatzpaare den Aufwand signifikant reduzieren kann, ohne die Qualität der Duplikaterkennung wesentlich zu verringern. Die Arbeit wurde mit dem "Information Quality Best Master Degree Award" der Deutschen Gesellschaft für Informations- und Datenqualität ausgezeichnet. | Partitionierung zur effizienten Duplikaterkennung in relationalen Daten Paperback | Indigo Chapters Books > Computers > Databases P10116, Vieweg+Teubner Verlag<
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Duplikate bzw. Dubletten sind mehrere Datensätze, die das gleiche Realweltobjekt beschreiben, etwa mehrfach erfasste Kunden in einem CRM-System oder unterschiedliche Repräsentationen eines Produkts. Das Auffinden dieser Duplikate ist auch für moderne Computer eine komplexe und zeitintensive Aufgabe. Uwe Draisbach vergleicht zwei der einschlägigen Partitionierungsstrategien, die eine intelligente Auswahl von zu vergleichenden Datensatzpaaren treffen. Daraus entwickelt er ein verallgemeinertes Verfahren und zeigt, dass eine intelligente Auswahl der Datensatzpaare den Aufwand signifikant reduzieren kann, ohne die Qualität der Duplikaterkennung wesentlich zu verringern. Die Arbeit wurde mit dem "Information Quality Best Master Degree Award" der Deutschen Gesellschaft für Informations- und Datenqualität ausgezeichnet. | Partitionierung zur effizienten Duplikaterkennung in relationalen Daten Paperback | Indigo Chapters Books > Computers > Databases P10116, Vieweg+Teubner Verlag<
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Draisbach, Uwe: Partitionierung zur effizienten Duplikaterkennung in relationalen Daten (Ausgezeichnete Arbeiten zur Informationsqualität) - Livro de bolso
[EAN: 9783834817723], [PU: Vieweg+Teubner Verlag], Gut/Very good: Buch bzw. Schutzumschlag mit wenigen Gebrauchsspuren an Einband, Schutzumschlag oder Seiten. / Describes a book or dust j… mais…
[EAN: 9783834817723], [PU: Vieweg+Teubner Verlag], Gut/Very good: Buch bzw. Schutzumschlag mit wenigen Gebrauchsspuren an Einband, Schutzumschlag oder Seiten. / Describes a book or dust jacket that does show some signs of wear on either the binding, dust jacket or pages., Books<
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Dados bibliográficos do melhor livro correspondente
Dados detalhados do livro - Partitionierung zur effizienten Duplikaterkennung in relationalen Daten Paperback | Indigo Chapters
EAN (ISBN-13): 9783834817723 ISBN (ISBN-10): 3834817724 Livro de capa dura Livro de bolso Ano de publicação: 2012 Editor/Editora: Vieweg+Teubner Verlag 91 Páginas Peso: 0,154 kg Língua: deu
Livro na base de dados desde 2009-09-16T21:25:16+01:00 (Lisbon) Página de detalhes modificada pela última vez em 2023-11-23T12:21:27+00:00 (Lisbon) Número ISBN/EAN: 9783834817723
Número ISBN - Ortografia alternativa: 3-8348-1772-4, 978-3-8348-1772-3 Ortografia alternativa e termos de pesquisa relacionados: Autor do livro: drais Título do livro: ausgezeichnete, sensible daten, partition, uwe uwe
Dados da editora
Autor: Uwe Draisbach Título: Ausgezeichnete Arbeiten zur Informationsqualität; Partitionierung zur effizienten Duplikaterkennung in relationalen Daten Editora: Vieweg+Teubner Verlag; Vieweg & Teubner 91 Páginas Ano de publicação: 2012-02-23 Wiesbaden; DE Impresso / Feito em Peso: 0,153 kg Língua: Alemão 66,99 € (DE) 68,87 € (AT) 74,00 CHF (CH) POD XIV, 91 S. 28 Abb., 6 Abb. in Farbe.
Duplikate bzw. Dubletten sind mehrere Datensätze, die das gleiche Realweltobjekt beschreiben, etwa mehrfach erfasste Kunden in einem CRM-System oder unterschiedliche Repräsentationen eines Produkts. Das Auffinden dieser Duplikate ist auch für moderne Computer eine komplexe und zeitintensive Aufgabe. Uwe Draisbach vergleicht zwei der einschlägigen Partitionierungsstrategien, die eine intelligente Auswahl von zu vergleichenden Datensatzpaaren treffen. Daraus entwickelt er ein verallgemeinertes Verfahren und zeigt, dass eine intelligente Auswahl der Datensatzpaare den Aufwand signifikant reduzieren kann, ohne die Qualität der Duplikaterkennung wesentlich zu verringern. Die Arbeit wurde mit dem „Information Quality Best Master Degree Award“ der Deutschen Gesellschaft für Informations- und Datenqualität ausgezeichnet.
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