Incremental Entity Blocking over Heterogeneous Streaming Data

Web systems have become a valuable source of semi-structured and streaming data. In this sense, Entity Resolution (ER) has become a key solution for integrating multiple data sources or identifying similarities between data items, namely entities. To avoid the quadratic costs of the ER task and improve efficiency, blocking techniques are usually applied. Beyond the traditional challenges faced by ER and, consequently, by the blocking techniques, there are also challenges related to streaming data, incremental processing, and noisy data. To address them, we propose a schema-agnostic blocking technique capable of handling noisy and streaming data incrementally through a distributed computational infrastructure. To the best of our knowledge, there is a lack of blocking techniques that address these challenges simultaneously. This work proposes two strategies (attribute selection and top-n neighborhood entities) to minimize resource consumption and improve blocking efficiency. Moreover, this work presents a noise-tolerant algorithm, which minimizes the impact of noisy data (e.g., typos and misspellings) on blocking effectiveness. In our experimental evaluation, we use real-world pairs of data sources, including a case study that involves data from Twitter and Google News. The proposed technique achieves better results regarding effectiveness and efficiency compared to the state-of-the-art technique (metablocking). More precisely, the application of the two strategies over the proposed technique alone improves efficiency by 56%, on average.publishedVersionPeer reviewe

Pareamento privado de atributos no contexto da resolução de entidades com preservação de privacidade.

A Resolução de entidades com preservação de privacidade (REPP) consiste em identificar entidades (e.g. Pacientes), armazenadas em bases de dados distintas, que correspondam a um mesmo objeto do mundo real. Como as entidades em questão possuem dados privados (ou seja, dados que não podem ser divulgados) é fundamental que a tarefa de REPP seja executada sem que nenhuma informação das entidades seja revelada entre os participantes (proprietários das bases de dados), de modo que a privacidade dos dados seja preservada. Ao final da tarefa de REPP, cada participante identifica quais entidades de sua base de dados estão presentes nas bases de dados dos demais participantes. Antes de iniciar a tarefa de REPP os participantes devem concordar em relação à entidade (em comum), a ser considerada na tarefa, e aos atributos das entidades a serem utilizados para comparar as entidades. Em geral, isso exige que os participantes tenham que expor os esquemas de suas bases de dados, compartilhando (meta-) informações que podem ser utilizadas para quebrar a privacidade dos dados. Este trabalho propõe uma abordagem semiautomática para identificação de atributos similares (pareamento de atributos) a serem utilizados para comparar entidades durante a REPP. A abordagem é inserida em uma etapa preliminar da REPP (etapa de Apresentação) e seu resultado (atributos similares) pode ser utilizado pelas etapas subsequentes (Blocagem e Comparação). Na abordagem proposta a identificação dos atributos similares é realizada utilizando-se representações dos atributos (Assinaturas de Dados), geradas por cada participante, eliminando a necessidade de divulgar informações sobre seus esquemas, ou seja, melhorando a segurança e privacidade da tarefa de REPP. A avaliação da abordagem aponta que a qualidade do pareamento de atributos é equivalente a uma solução que não considera a privacidade dos dados, e que a abordagem é capaz de preservar a privacidade dos dados.The Privacy Preserve Record Linkage (PPRL) aims to identify entities, that can not have their information disclosed (e.g., Medical Records), which correspond to the same real-world object across different databases. It is crucial to the PPRL tasks that it is executed without revealing any information between the participants (database owners) during the PPRL task, to preserve the privacy of the original data. At the end of a PPRL task, each participant identifies which entities in its database are present in the databases of the other participants. Thus, before starting the PPRL task, the participants must agree on the entity and its attributes, to be compared in the task. In general, this agreement requires that participants have to expose their schemas, sharing (meta-)information that can be used to break the privacy of the data. This work proposes a semiautomatic approach to identify similar attributes (attribute pairing) to identify the entities attributes. The approach is inserted as a preliminary step of the PPRL (Handshake), and its result (similar attributes) can be used by subsequent steps (Blocking and Comparison). In the proposed approach, the participants generate a privacy-preserving representation (Data Signatures) of the attributes values that are sent to a trusted third-party to identify similar attributes from different data sources. Thus, by eliminating the need to share information about their schemas, consequently, improving the security and privacy of the PPRL task. The evaluation of the approach points out that the quality of attribute pairing is equivalent to a solution that does not consider data privacy, and is capable of preserving data privacy