http://www.cnr.it/ontology/cnr/individuo/prodotto/ID174288
An Incremental Clustering Scheme for Duplicate Detection in Large Database (Contributo in atti di convegno)
- Type
- Label
- An Incremental Clustering Scheme for Duplicate Detection in Large Database (Contributo in atti di convegno) (literal)
- Anno
- 2005-01-01T00:00:00+01:00 (literal)
- Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#doi
- 10.1109/IDEAS.2005.10 (literal)
- Alternative label
Eugenio Cesario; Francesco Folino; Giuseppe Manco; Luigi Pontieri (2005)
An Incremental Clustering Scheme for Duplicate Detection in Large Database
in 9th International Database Engineering and Applications Symposium (IDEAS'05), Montreal, Canada, 25-27 July 2005
(literal)
- Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#autori
- Eugenio Cesario; Francesco Folino; Giuseppe Manco; Luigi Pontieri (literal)
- Pagina inizio
- Pagina fine
- Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#url
- http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=1540899 (literal)
- Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#titoloVolume
- 9th International Database Engineering & Application Symposium, Proceedings (literal)
- Note
- ISI Web of Science (WOS) (literal)
- ACM DL (literal)
- Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#affiliazioni
- Istituto di calcolo e reti ad alte prestazioni; Istituto di calcolo e reti ad alte prestazioni; Istituto di calcolo e reti ad alte prestazioni; Istituto di calcolo e reti ad alte prestazioni (literal)
- Titolo
- An Incremental Clustering Scheme for Duplicate Detection in Large Database (literal)
- Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#isbn
- Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#curatoriVolume
- Desai, BC and Vossen, G (literal)
- Abstract
- We propose an incremental algorithm for clustering duplicate tuples in large databases, which allows to assign
any new tuple t to the cluster containing the database tuples
which are most similar to t (and hence are likely to refer to
the same real-world entity t is associated with). The core of
the approach is a hash-based indexing technique that tends
to assign highly similar objects to the same buckets. Empirical evaluation proves that the proposed method allows
to gain considerable efficiency improvement over a state-ofart index structure for proximity searches in metric spaces. (literal)
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