Rapprochement de deux enregistrements

Vous pouvez également comparer plusieurs attributs de deux enregistrements. Pour qu'une mise en correspondance s'effectue, les deux conditions suivantes doivent être réunies :

• Lorsque vous utilisez l'algorithme T-Swoosh, le score pour chaque fonction de rapprochement dans la règle de rapprochement doit dépasser le seuil, si défini. Par défaut, le seuil est défini à 1. Ceci est l'équivalent d'une correspondance exacte pour la plupart des fonctions de rapprochement, excepté pour Exact - ignore case et, potentiellement, tout algorithme de rapprochement personnalisé.
• Le score global, qui est un score pondéré des différentes fonctions de rapprochement, doit être supérieur au seuil de correspondance. Le score est égal à Σ(w_i × s_i(r₁,r₂)) / Σw_i, où w_i correspond au poids numérique de la fonction de rapprochement i et s_i(r₁,r₂) correspond au score de la fonction de rapprochement i sur-enregistre r₁ et r₂ .

Dans cet exemple, le score pour la métrique Jaro-Winkler sur l'attribut fname doit être supérieur à 0.7 et le score global, avec un poids numérique de 1 sur chacune des deux mesures, doit être supérieur à 0.85.

Cet exemple illustre le calcul de la moyenne pondérée qui correspond au score global de deux enregistrements similaires :

1. Comme la valeur de Confidence Weight pour les deux attributs est configurée à 1, le poids normalisé de chaque attribut est 0.5.
2. La distance de rapprochement de l'attribut est de 1 pour l'attribut lname et de 0.722... pour l'attribut fname.
3. Le score est calculé de la manière suivante : 0.5 x 1 + 0.5 x 0.722... = 0.8611...

Deux enregistrements correspondent si au moins une règle de rapprochement est satisfaite. Dès que deux enregistrements correspondent selon une règle donnée, les autres règles ne sont pas vérifiées.