Yaohao, PengMation, Lucas Ferreira2018-10-312018-10-312018-10http://repositorio.ipea.gov.br/handle/11058/8705Este 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.porAcesso AbertoWorking paperInstituto de Pesquisa Econômica Aplicada (Ipea)Bases de DadosPesquisasRelatórios de PesquisaLicença ComumÉ permitida a reprodução deste texto e dos dados nele contidos, desde que citada a fonte. Reproduções para fins comerciais são proibidas.Pareamento de registrosBlockingRegistros administrativosBig DataR - Statistical computing