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dc.creatorAmón Uribe, Iván
dc.creatorJiménez, Claudia
dc.date2010-12-01
dc.date.accessioned2022-03-03T19:57:43Z
dc.date.available2022-03-03T19:57:43Z
dc.identifierhttps://revistas.unab.edu.co/index.php/rcc/article/view/1387
dc.identifier.urihttp://test.repositoriodigital.com:8080/handle/123456789/13930
dc.descriptionCuando una misma entidad del mundo real se almacena más de una vez, a través de una o varias bases de datos, en tuplas con igual estructura pero sin un identificador único y éstas presentan diferencias en sus valores, se presenta el fenómeno conocido como detección de duplicados. Para esta tarea, se han desarrollado múltiples funciones de similitud las cuales detectan las cadenas de texto que son similaresmas no idénticas. En este artículo se propone una guía metodológica para seleccionar entre nueve de estas funciones de similitud (Levenshtein, Brecha Afín, Smith-Waterman, Jaro, Jaro-Winkler, Bi-grams, Tri-grams, Monge-Elkan y SoftTF-IDF) la más adecuada para un caso específico o situación particular, de acuerdo con la naturaleza de los datos que se estén analizando.es-ES
dc.formatapplication/pdf
dc.languagespa
dc.publisherUniversidad Autónoma de Bucaramangaes-ES
dc.relationhttps://revistas.unab.edu.co/index.php/rcc/article/view/1387/1332
dc.rightsDerechos de autor 2010 Revista Colombiana de Computaciónes-ES
dc.rightshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0es-ES
dc.sourceRevista Colombiana de Computación; Vol. 11 No. 2 (2010): Revista Colombiana de Computación (Julio-Diciembre); 7-23en-US
dc.sourceRevista Colombiana de Computación; Vol. 11 Núm. 2 (2010): Revista Colombiana de Computación (Julio-Diciembre); 7-23es-ES
dc.source2539-2115
dc.source1657-2831
dc.titleDetección de duplicados: una guía metodológicaes-ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion


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