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2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

Talk to Your Neighbour: A Belief Propagation Approach to Data Fusion

verfasst von : Eleonora Laurenza

Erschienen in: Soft Methods for Data Science

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Data fusion is a major task in data management. Frequently, different sources store data about the same real-world entities, however with conflicts in the values of their features. Data fusion aims at solving those conflicts in order to obtain a unique global view over those sources. Some solutions to the problem have been proposed in the database literature, yet they have a number of limitations for real cases: for example they leave too many alternatives to users or produce biased results. This paper proposes a novel algorithm for data fusion actually addressing conflict resolution in databases and overcoming some existing limitations.

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Fußnoten
1
Notice that for a given \(i\), different candidates for a variable can also derive from the same sensor, in case of duplicate measures.
 
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Metadaten
Titel
Talk to Your Neighbour: A Belief Propagation Approach to Data Fusion
verfasst von
Eleonora Laurenza
Copyright-Jahr
2017
Buch
Soft Methods for Data Science

Print ISBN: 978-3-319-42971-7

Electronic ISBN: 978-3-319-42972-4

Copyright-Jahr: 2017

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-42972-4_38

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    Bildnachweise