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Incremental data alignment for evolving datasets

delete2026-04-13
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OA
AI
O
Oumaima El Haddadi *
M
Max Chevalier
B
Bernard Dousset
A
Ahmad El Allaoui
A
Anass El Haddadi
O
Olivier Teste
DOI：10.1016/j.datak.2026.102608delete
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摘要

摘要

En 中文
信息系统在当今不断演变的数字环境中面临重大挑战，包括动态数据、异构来源和分析复杂性，这些直接影响决策过程和组织竞争力。数据对齐是利用其模式和实例对齐不同来源的过程，已成为确保数据一致性和实现有效数据探索的关键解决方案。然而，现有方法通常依赖静态方法，缺乏对动态数据环境的适应性，并且每次更改都需要完全重新计算。本研究对先前提出的增量对齐方法IDAGEmb进行了扩展评估，该方法利用动态图嵌入技术逐步优化对齐。与传统的静态方法不同，IDAGEmb能够实时适应变化，高效处理模式修改和演变的实例数据。我们的评估表明，该方法在管理异构数据、优化资源使用以及动态环境中保持对齐精度方面取得了显著改进。通过集成增量图嵌入，该方法为动态数据环境提供了解决方案，为组织提供一致且可操作的见解。这项工作基于我们先前的研究成果，为演化数据集的数据对齐提供了新视角，并强调了动态嵌入技术的有效性。
Keyword:
Heterogeneous data
Interoperability
Dynamic environment
Dynamic graph embedding
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期刊

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DATA & KNOWLEDGE ENGINEERING
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