杜克大学_记录链接：与杜克一起玩

杜克大学

最近，我在记录链接方面变得非常有趣，并遇到了Duke项目，该项目提供了一些工具来帮助解决此问题。我以为我会尝试一下。

进行记录链接时的典型问题是，我们有两个来自不同数据集的记录，它们代表同一实体，但是没有可用于将它们合并在一起的公共键。因此，我们需要提出一种启发方法，使我们能够这样做。

杜克大学（Duke）有一些实例表明了它的实际作用，我决定与联系国一道。在这里，我们有来自Dbpedia和Mondial数据库的国家，我们希望将它们链接在一起。

我们需要做的第一件事是构建项目：

export JAVA_HOME=`/usr/libexec/java_home`
mvn clean package -DskipTests

在撰写本文时，这将导致zip失败，其中包含我们在duke-dist / target /所需的所有内容。让我们打开包装：

unzip duke-dist/target/duke-dist-1.3-SNAPSHOT-bin.zip

接下来，我们需要下载数据文件和Duke配置文件：

wget https://raw.githubusercontent.com/larsga/Duke/master/doc/example-data/countries-dbpedia.csv
wget https://raw.githubusercontent.com/larsga/Duke/master/doc/example-data/countries.xml
wget https://raw.githubusercontent.com/larsga/Duke/master/doc/example-data/countries-mondial.csv
wget https://raw.githubusercontent.com/larsga/Duke/master/doc/example-data/countries-test.txt

现在我们准备好尝试了：

java -cp "duke-dist-1.3-SNAPSHOT/lib/*" no.priv.garshol.duke.Duke --testfile=countries-test.txt --testdebug --showmatches countries.xml...NO MATCH FOR:
ID: '7706', NAME: 'guatemala', AREA: '108890', CAPITAL: 'guatemala city',MATCH 0.9825124555160142
ID: '10052', NAME: 'pitcairn islands', AREA: '47', CAPITAL: 'adamstown',
ID: 'http://dbpedia.org/resource/Pitcairn_Islands', NAME: 'pitcairn islands', AREA: '47', CAPITAL: 'adamstown',Correct links found: 200 / 218 (91.7%)
Wrong links found: 0 / 24 (0.0%)
Unknown links found: 0
Percent of links correct 100.0%, wrong 0.0%, unknown 0.0%
Records with no link: 18
Precision 100.0%, recall 91.74311926605505%, f-number 0.9569377990430622

我们可以查看countries.xml ，看看如何计算记录之间的相似度：

<schema><threshold>0.7</threshold>
...<property><name>NAME</name><comparator>no.priv.garshol.duke.comparators.Levenshtein</comparator><low>0.09</low><high>0.93</high></property><property><name>AREA</name><comparator>no.priv.garshol.duke.comparators.NumericComparator</comparator><low>0.04</low><high>0.73</high></property><property><name>CAPITAL</name><comparator>no.priv.garshol.duke.comparators.Levenshtein</comparator><low>0.12</low><high>0.61</high></property></schema>

因此，我们通过计算首都和国家/地区的Levenshtein距离（即，将一个单词转换为另一个单词所需的最小单字符编辑次数）来计算出相似性

如果其中一个数据集的拼写有误或有差异，这将非常有效。但是，我很好奇，如果该国有两个完全不同的名称，例如科特迪瓦有时被称为象牙海岸，那会发生什么。让我们尝试在以下文件之一中更改国家/地区名称：

"19147","Cote dIvoire","Yamoussoukro","322460"

java -cp "duke-dist-1.3-SNAPSHOT/lib/*" no.priv.garshol.duke.Duke --testfile=countries-test.txt --testdebug --showmatches countries.xmlNO MATCH FOR:
ID: '19147', NAME: 'ivory coast', AREA: '322460', CAPITAL: 'yamoussoukro',

我还通过曼联对托特纳姆热刺的BBC和ESPN比赛报告进行了尝试-BBC按姓氏引用球员，而ESPN有其全名。

当我使用Levenshtein比较器将全名与姓氏进行比较时，没有您所期望的匹配。我必须将ESPN名称分解为名字和姓氏才能使链接正常工作。

同样，当我将球队名称更改为“曼联”而不是“曼联”和“热刺”而不是“托特纳姆热刺”时，它们也不起作用。

我想我可能需要编写一个特定于域的比较器，但我也很好奇是否可以拿出一堆训练示例，然后训练一个模型来检测什么使两条记录相似。它的确定性较差，但可能更健壮。