Duplikaterkennung in der Graph-Processing-Platform GRADOOP

Zusammenfassung
Die zunehmende Bedeutung von Graphdaten im Kontext von Big Data erfordert wirksame Verfahren zur Erkennung von Duplikaten, d. h. Knoten, welche das selbe Realweltobjekt repräsentieren. Dieser Beitrag stellt die Integration von Techniken zur Duplikaterkennung innerhalb des Graphverarbeitungs-Frameworks GRADOOP vor. Dazu werden dem GRADOOP-Framework neue Operatoren zur Duplikaterkennung hinzugefügt, die u. a. in der Lage sind, Ähnlichkeiten zwischen Knoten von einem oder mehreren Graphen zu bestimmen und ermittelte Duplikate als neue Kanten zu repräsentieren. Das vorgestellte Konzept wurde prototypisch implementiert und evaluiert.
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Pretzsch, F., (2017). Duplikaterkennung in der Graph-Processing-Platform GRADOOP. In: Mitschang, B., Nicklas, D., Leymann, F., Schöning, H., Herschel, M., Teubner, J., Härder, T., Kopp, O. & Wieland, M. (Hrsg.), Datenbanksysteme für Business, Technologie und Web (BTW 2017) - Workshopband. Bonn: Gesellschaft für Informatik e.V.. (S. 321-334).
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editor = {Mitschang, Bernhard AND Nicklas, Daniela AND Leymann, Frank AND Schöning, Harald AND Herschel, Melanie AND Teubner, Jens AND Härder, Theo AND Kopp, Oliver AND Wieland, Matthias} ,
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publisher = {Gesellschaft für Informatik e.V.},
address = {Bonn}
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ISBN: 978-3-88579-660-2
ISSN: 1617-5468
Datum: 2017
Sprache: de (de)
Typ: Text/Conference Paper
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