Duplikate bzw. Dubletten sind mehrere Datensätze, die das gleiche Realweltobjekt beschreiben, etwa mehrfach erfasste Kunden in einem CRM-System oder unterschiedliche Repräsentationen ei… Meer...
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) - pocketboek
[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… Meer...
[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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Bibliografische gegevens van het best passende boek
Gedetalleerde informatie over het boek. - Partitionierung zur effizienten Duplikaterkennung in relationalen Daten Paperback | Indigo Chapters
EAN (ISBN-13): 9783834817723 ISBN (ISBN-10): 3834817724 Gebonden uitgave pocket book Verschijningsjaar: 2012 Uitgever: Vieweg+Teubner Verlag 91 Bladzijden Gewicht: 0,154 kg Taal: deu
Boek bevindt zich in het datenbestand sinds 2009-09-16T22:25:16+02:00 (Amsterdam) Detailpagina laatst gewijzigd op 2023-11-23T13:21:27+01:00 (Amsterdam) ISBN/EAN: 3834817724
ISBN - alternatieve schrijfwijzen: 3-8348-1772-4, 978-3-8348-1772-3 alternatieve schrijfwijzen en verwante zoekwoorden: Auteur van het boek: drais Titel van het boek: ausgezeichnete, sensible daten, partition, uwe uwe
Gegevens van de uitgever
Auteur: Uwe Draisbach Titel: Ausgezeichnete Arbeiten zur Informationsqualität; Partitionierung zur effizienten Duplikaterkennung in relationalen Daten Uitgeverij: Vieweg+Teubner Verlag; Vieweg & Teubner 91 Bladzijden Verschijningsjaar: 2012-02-23 Wiesbaden; DE Gedrukt / Gemaakt in Gewicht: 0,153 kg Taal: Duits 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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