Redução do esforço do usuário na configuração da deduplicação de grandes bases de dados - Dal Bianco, Guilherme (2014)
A deduplicação consiste na tarefa de identificar quais objetos (registros, documentos, textos, etc.) são potencialmente os mesmos em uma base de dados (ou em um conjunto de bases de dados). A identificação de dados duplicados depende da intervenção do usuário, principalmente para a criação de um conjunto contendo pares duplicados e não duplicados. Tais informações são usadas para ajudar na identificação de outros possíveis pares duplicados presentes na base de dados. Em geral, quando a deduplicação é estendida para grandes conjuntos de dados, a eficiência e a qualidade das duplicatas dependem diretamente do “ajuste” de um usuário especialista. Nesse cenário, a configuração das principais etapas da deduplicação (etapas de blocagem e classificação) demandam que o usuário seja responsável pela tarefa pouco intuitiva de definir valores de limiares e, em alguns casos, fornecer pares manualmente rotulados. Desse modo, o processo de calibração exige que o usuário detenha um conhecimento prévio sobre as características específicas da base de dados e os detalhes do funcionamento do método de deduplicação. O objetivo principal desta tese é tratar do problema da configuração da deduplicação de grandes bases de dados, de modo a reduzir o esforço do usuário. O usuário deve ser somente requisitado para rotular um conjunto reduzido de pares automaticamente selecionados. Para isso, é proposta uma metodologia, chamada FS-Dedup, que incorpora algoritmos do estado da arte da deduplicação para permitir o processamento de grandes volumes de dados e adiciona um conjunto de estratégias com intuito de possibilitar a definição dos parâmetros do deduplicador, removendo os detalhes de configuração da responsabilidade do usuário. A metodologia pode ser vista como uma camada capaz de identificar as informações requisitadas pelo deduplicador (principalmente valores de limiares) a partir de um conjunto de pares rotulados pelo usuário. A tese propõe também uma abordagem que trata do problema da seleção dos pares informativos para a criação de um conjunto de treinamento reduzido. O desafio maior é selecionar um conjunto reduzido de pares suficientemente informativo para possibilitar a configuração da deduplicação com uma alta eficácia. Para isso, são incorporadas estratégias para reduzir o volume de pares candidatos a um algoritmo de aprendizagem ativa. Tal abordagem é integrada à metodologia FS-Dedup para possibilitar a remoção da intervenção especialista nas principais etapas da deduplicação. Por fim, um conjunto exaustivo de experimentos é executado com objetivo de validar as ideias propostas. Especificamente, são demonstrados os promissores resultados alcançados nos experimentos em bases de dados reais e sintéticas, com intuito de reduzir o número de pares manualmente rotulados, sem causar perdas na qualidade da deduplicação.