# VSRアルゴリズムを使ったルール 利用対象... * Big Data Platform * Cloud API Services Platform * Cloud Big Data Platform * Cloud Data Fabric * Cloud Data Management Platform * Data Fabric * Data Management Platform * Data Services Platform * Qlik Talend Cloud Enterprise Edition * Qlik Talend Cloud Premium Edition * Real-Time Big Data Platform VSRアルゴリズムはレコードのセットを入力と見なし、定義されたマッチングルールに基づいて、検出された類似の重複値をグルーピングします。 このアルゴリズムは、レコードのペアを比較してグループに割り当てます。各グループで最初に処理されたレコードがそのグループのマスターレコードとなります。そのため、レコードの順序が重要であり、マスターレコードの作成プロセスに影響を及ぼす可能性があります。 VSRアルゴリズムは各レコードを各グループのマスターレコードと比較し、計算されたマスターレコードからの距離を使ってそのグループの割り当て先を決定します。 マッチ分析とマッチングコンポーネントの場合、VSRアルゴリズムのマッチング結果は入力レコードの順序によって異なります。可能な場合は、より信頼できるレコードを入力フローの先頭に配置すると、アルゴリズムの精度が向上します。 マッチングコンポーネント(Hadoopマッチングコンポーネントを含む)では、VSRアルゴリズムで設定されたルールのみが実行される点にご注意ください。 このルールをマッチ分析エディターにインポートし、自分のデータでテストできます。詳細は、[リポジトリーからマッチングルールをインポート](https://help.qlik.com/talend/ja-JP/studio-user-guide/8.0-R2026-05/importing-or-exporting-match-rules)をご覧ください。 また、tMatchGroup設定ウィザードおよびその他のマッチコンポーネント(Hadoopコンポーネントなど)にそのルールをインポートし、マッチジョブで使用することもできます。詳細は、tMatchGroupのドキュメンテーションをご覧ください。 ## ブロッキングキーを一致分析から定義 利用対象... * Big Data Platform * Cloud API Services Platform * Cloud Big Data Platform * Cloud Data Fabric * Cloud Data Management Platform * Data Fabric * Data Management Platform * Data Services Platform * Qlik Talend Cloud Enterprise Edition * Qlik Talend Cloud Premium Edition * Real-Time Big Data Platform ### このタスクについて ブロッキングキーを定義することは必須ではありませんが、推奨されます。ブロッキングキーを使ってブロック内のデータをパーティショニングすると、比較が各ブロック内のレコードペアに限定されるため、検証されるレコード数が減少します。ブロッキングキーの使用は、大型のデータセットを処理する時に非常に便利です。 ### 手順 1. ルールエディターおよび[Generation of Blocking Key] (ブロッキングキーの生成)セクションで、![\[Add new item\] (新しい項目を追加)](https://help.qlik.com/talend/ja-JP/studio-user-guide/Resources/images/add.svg)をクリックしてテーブルに行を追加します。 2. ブロッキングキーのパラメーターを設定します。 1. [Blocking Key Name] (ブロッキングキー名)カラムで、比較する必要があるレコードペアの数を減らすために使用するカラムの名前を入力します。 2. [Pre-algorithm] (プリアルゴリズム)カラムで、ドロップダウンリストからアルゴリズムを選択し、必要な値を設定します。 プリアルゴリズムの定義は必須ではありません。このアルゴリズムは、マッチングアルゴリズムで処理される前にデータをクリーン化または標準化するために使用されるため、データマッチングの結果が改善されます。 3. [Algorithm] (アルゴリズム)カラムのドロップダウンリストから使用するマッチアルゴリズムを選択し、必要な値を設定します。 4. [Post-algorithm] (ポストアルゴリズム)カラムで、ドロップダウンリストからアルゴリズムを選択し、必要な値を設定します。 ポストアルゴリズムの定義は必須ではありません。このアルゴリズムは、マッチングアルゴリズムで処理された後にデータをクリーン化または標準化するために使用されるため、データマッチングの結果が改善されます。 3. 必要な場合は、同じステップに従い必要な数だけブロッキングキーを追加します。 マッチ分析エディターに多数のブロッキングキーを使ったルールをインポートすると、1つのブロッキングキーのみが生成され、[Data] (データ)テーブルのBLOCK\_KEYカラムにリスト表示されます。 ブロッキングキーのパラメーターの詳細は、tGenKeyのドキュメンテーションをご覧ください。 ## マッチングキーを定義 利用対象... * Big Data Platform * Cloud API Services Platform * Cloud Big Data Platform * Cloud Data Fabric * Cloud Data Management Platform * Data Fabric * Data Management Platform * Data Services Platform * Qlik Talend Cloud Enterprise Edition * Qlik Talend Cloud Premium Edition * Real-Time Big Data Platform ### 手順 1. ルールエディターの[Matching Key] (マッチングキー)テーブルで、![\[Add new item\] (新しい項目を追加)](https://help.qlik.com/talend/ja-JP/studio-user-guide/Resources/images/add.svg)をクリックしてテーブルに行を追加します。 2. マッチングキーのパラメーターを設定します。 1. [Match Key Name] (マッチキー名)カラムに、マッチキーの任意の名前を入力します。 2. [Matching Function](マッチングファンクション)カラムのドロップダウンリストから、実行するマッチングのタイプを選択します。外部のユーザー定義マッチングアルゴリズムを使用する場合は、[Custom] (カスタム)を選択します。 この例では2つのマッチングキーが定義されており、ファーストネームとラストネームにそれぞれ[Levenshtein]と[Jaro-Winkler]というマッチメソッドを使用して重複レコードを取得します。 3. [Matching Function] (マッチングファンクション)として[Custom] (カスタム)を選択した場合は、[Custom Matcher] (カスタムマッチャー)カラムでユーザー定義アルゴリズムのJARファイルを参照して選択します。 4. [Confidence Weight] (信頼度の重み)カラムで、マッチキーとして使用するカラムに数値の重み(1から10)を設定します。 この値を使用すると、マッチングを実行する時に特定の列の重要度が高くなります。 5. [Handle Null] (Nullを処理)カラムで、Null値を含むデータレコードの処理方法を指定します。 マッチングルールのパラメーターの詳細は、[tMatchGroupのドキュメンテーション](https://help.qlik.com/talend/ja-JP/data-matching/8.0/tmatchgroup)をご覧ください。 3. [Match threshold] (しきい値のマッチング)フィールドに、マッチング可能性のしきい値を入力します。確率がこの値を超えると、2つのデータレコードはマッチと見なされます。 [Confident match threshold] (信頼できるマッチングしきい値)フィールドで、現在の[Match threshold] (マッチングしきい値)と1の間に数値を設定します。このしきい値を超えていれば、グループのクオリティは信頼できます。 4. 2番目のマッチングルールを定義するには、[Matching Key] (マッチングキー)テーブルの右上にカーソルを置き、![\[Add a new rule\] (新しいルールを追加)](https://help.qlik.com/talend/ja-JP/studio-user-guide/Resources/images/add.svg)ボタンをクリックします。 ステップに従ってマッチングルールを作成します。 マッチングルールエディターで複数の条件を定義すると、分析データでOR一致オペレーションが実行されます。レコードは最初のルールを基に評価され、そこで一致したレコードは2番目のルールでは評価されません。 5. オプション: ルールのデフォルト名を置き換える場合は、テーブルの右上にある![\[Edit/Sort Rule Names\] (ルール名を編集/ソート)](https://help.qlik.com/talend/ja-JP/studio-user-guide/Resources/images/edit.svg)をクリックします。 また、ダイアログボックスで上向きおよび下向き矢印を使用してルールの順序を変更し、最初に実行するルールを決定できます。 6. OKをクリックします。 ルールに名前が付けられ、それに基づいて[Matching Key] (マッチングキー)テーブルに並べられます。 7. マッチングルール設定を保存します。 マッチングルールは、[DQ repository] (DQリポジトリー)ツリービューの[Libraries] (ライブラリー) > [Rule] (ルール) > [Match] (マッチ)の下に保存および一元管理されます。