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SimDataMapper: An Architectural Pattern to Integrate Declarative Similarity Matching into Database Applications

Resolução da Heterogeneidade na Identificação de Pacientes

Natália Cristina SchneiderLeonardo Andrade RibeiroAndrei de Souza InácioHarley Michel WagnerAldo vonWangenheim

Fábio FilocomoMarcelo FingerDiogo F. C. Patrão

Effective manipulation of string data is of fundamental importance tomodern database applications. Very often, textual inconsistencies render equalitycomparisons meaningless and strings have to be matched in terms of theirsimilarity. Previous work has proposed techniques to express similarity operationsusing declarative SQL statements. However, the non-trivial issue of embeddingsimilarity support into object-oriented applications has received littleattention. Particularly, a number of indexes have to be maintained for eachsimilarity predicate, thereby severely complicating persistence of applicationobjects. In this paper, we present SimDataMapper, an architectural pattern toprovide easy, efficient, and flexible integration of declarative similarity matchingwith applications and programming environments. We describe implementationdetails and experimentally evaluate the performance of our approach. Este trabalho trata da identificação de pacientes em bancos de dados heterogêneos. Lidamos com o problema do emparelhamento de identificadores de pacientes, bem como de nomes. Para tanto, um método de unificação de diversos padrões de identificação e uma medidas de similaridade entre nomes, chamada de medida QFS, foi criada. Mostramos que esta medida é superior a outros métodos no caso da identificação de nomes de pessoas.

http://www.lbd.dcc.ufmg.br/colecoes/sbbd/2015/010.pdf

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