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实体消歧与应用简介
- 1
课程简介
- 2
去重与关联
- 3
位置解析:地理编码
- 4
主数据管理
- 5
在分散的数据环境中进行分析
- 6
直接解决支付问题
- 7
实时实体消歧
使用 RecordLinkage 包的快速入门指南
- 1
Solver's Kitchen:餐厅的安装与服务
- 2
有效的文本预处理
- 3
相似性特征
- 4
匹配 vs. 不匹配
- 5
评估匹配质量
- 6
地理编码器用于位置解析
- 7
以洞察力销售
- 8
实体解析基础测验
结论
- 1
总结
预处理
- 1
为什么预处理很重要
- 2
使用 pandas 进行数据预处理
- 3
删除和替换标记
- 4
音近算法
- 5
使用开放数据预处理位置信息
- 6
从非结构化文本中提取类别
- 7
预处理测验
附录
- 1
使用 Geoapify 和 Python 批量地理编码
- 2
使用 LanceDB 的嵌入和向量搜索
- 3
实体消解的关键资源
索引
- 1
索引的重要性
- 2
基于相等性的索引
- 3
基于排序的索引
- 4
结合索引技术
- 5
K-最近邻嵌入阻断
- 6
索引测验
特征工程
- 1
相似性介绍
- 2
数值属性的相似性
- 3
编辑距离和子串相似性
- 4
基于嵌入的相似性
- 5
相似性特征测验
成对匹配
- 1
实体消歧中的二分类
- 2
从带标签的示例中学习
- 3
通过主动学习应对不确定性
- 4
对抗标签错误
- 5
程序化标注
- 6
使用NearMiss进行欠采样
- 7
文本增强的过采样
- 8
可解释的匹配
- 9
深度匹配
- 10
练习:欠采样
- 11
解决方案:欠采样
- 12
配对匹配测验
聚类
- 1
聚类的动机
- 2
传递聚类
- 3
合并中心聚类(MCC)
- 4
马尔可夫聚类
- 5
手动审查与标注
- 6
聚类测验
集成
- 1
集成动机
- 2
本地堆栈使用 DuckDB 和 dbt
- 3
在云端使用 Snowflake 和 dbt
- 4
基于SQL的实体消歧与链接(Splink)
- 5
实体消歧服务
- 6
练习:使用 Splink 进行索引
- 7
解决方案:使用 Splink 进行索引
- 8
集成测验
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