Publication:
O Desafio do pareamento de grandes bases de dados : mapeamento de métodos de record linkage probabilístico e diagnóstico de sua viabilidade empírica

Loading...
Thumbnail Image

item.page.format.extent

item.page.description.firstpage

item.page.description.lastpage

Publication data

item.page.date.series

item.page.date.event

item.page.organization.date

item.page.date.submitted

item.page.project.date

item.page.description.edition

Language

por

item.page.coverage.spatial

Brasil

item.page.coverage.temporal

item.page.location.country

BR

organization.page.location.country

item.page.type.events

item.page.type

item.page.degree.level

item.page.source.urlsource

ISBN

ISSN

DOI

dARK

item.page.project.ID

item.page.project.productID

Copyright Holder

Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (Ipea)

Access to Information

Acesso Aberto

Terms of Use

É permitida a reprodução deste texto e dos dados nele contidos, desde que citada a fonte. Reproduções para fins comerciais são proibidas.

item.page.title.alternative

Texto para Discussão (TD) 2420 : O Desafio do pareamento de grandes bases de dados : mapeamento de métodos de record linkage probabilístico e diagnóstico de sua viabilidade empírica

item.page.organization.alternative

item.page.name.variant

item.page.contributor.author

Advisor

item.page.contributor.editor

item.page.contributor.thesiscommitee

item.page.contributor.organizer

item.page.contributor.coordinator

item.page.contributor.other

item.page.relation.ispartofseries

Speaker / Moderator / Discussant

Abstract

Este trabalho verificou o desempenho preditivo de algoritmos de pareamento de registros (record linkage – RL) probabilístico para a integração de bases de dados reais de grande porte, avaliando os efeitos da definição das variáveis de blocking (blocagem ou indexação), de funções de distanciamento de strings (sequência de caracteres) e de algoritmos de pareamento fonético em relação à qualidade das previsões e à complexidade computacional. Realizou-se um levantamento bibliográfico dos principais métodos de RL determinístico e probabilístico, bem como de avanços recentes aliando técnicas de machine learning (aprendizado de máquinas) e principais pacotes e implementações disponíveis em linguagem open-source (código aberto) R. Os resultados podem fornecer heurísticas para problemas de integração de registros administrativos em escala nacional e são de potencial valia para a formulação e a avaliação de políticas públicas.

item.page.description.abstractalternative

This paper verified the predictive performance of probabilistic record linkage algorithms for the integration of big sized real databases, evaluating the effects of the blocking key definition, as well as string metric functions and phonetic code pairing algorithms with respect to the prediction’s quality and computational complexity. A bibliographical survey of the main deterministic and probabilistic record linkage methods was carried out, as well as of recent advances combining machine learning techniques and main packages and implementations available in open-source R language. The results can provide heuristics for problems of administrative records integration at national level and have potential value for the formulation and evaluation of public policies.

organization.page.description

person.page.description

Email Address

person.page.identifier.orcid

person.page.identifier.lattes

person.page.identifier.gsid

person.page.identifier.rid

person.page.identifier.scopus-author-id

project.page.project.description

project.page.project.productdescription

item.page.subject.otherlanguages

Citation

item.page.description.version

Description

item.page.description.series

item.page.relation.replaces

Final version of this publication

item.page.relation.references

organization.page.relation.references

Book Chapter

Primary Version

Events

News

REPOSITÓRIO DO CONHECIMENTO DO IPEA
Redes sociais