名寄せ アルゴリズム
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名寄せ アルゴリズム. アルゴリズムの妥当性を検証するため，従来のid1による名寄せとid0 による名寄せを，平成25年10月1日時点の推計人口と比較した。 結果 男女とも，ID0による性年齢階級別患者数はID1による患者数を下回っており，ID1による患. キーワード 名寄せ, 編集距離アルゴリズム, 機関 このデータを用いて約86_%_のデータが名寄せされたが、さらに編集距離アルゴリズムを用いて、このアルゴリズムが利用できる条件や問題点、成功率等について議論をおこなう。. Iiqは、クレンジング／名寄せの精度と速度向上に工夫を凝らす。 特に注目すべきは、住所のクレンジング処理に利用する アルゴリズム の工夫だ.
方法）名寄せアルゴリズム① 名寄せの手法について（名寄せの前提条件） • ID1とID2がどちらも同一な ものを１患者とする • 診察にかかった月もかからな い月も一つのグループとする • 最初のレセプト発生月と最 終の発生月を他のグループと 比較する 8. Iiqは、クレンジング／名寄せの精度と速度向上に工夫を凝らす。 特に注目すべきは、住所のクレンジング処理に利用する アルゴリズム の工夫だ. 次の表は、比較ソート以外のソートアルゴリズムの一覧である。そのため、下限が O(n log n) で制限されない。k はキーの長さ、s は実装で使われるチャンクのサイズである。 これらの一部は、キーが十分に長く、各要素のキーが重複しないことを前提としている。.
名寄せについて 名寄せの手段はいろいろあるかと思いますが、 今回はpythonのdifflibSequenceMatcherを用いて類似率を計算、 一定の閾値を超えたら同じ情報として該当テーブルに書き込むというような処理にしました。 概略アルゴリズム 1. Map Reduce 〜入門編：仕組みの理解とアルゴリズムデザイン〜 1 7Aggregate Data Analysis 2 Data Data Datamapper mapper mapper mapper mapper mapper mapper mapper mapper. 論文データにおける機関名同定 ー編集距離アルゴリズムの適用とその問題点ー 西澤 正己 , 孫 媛 , 柿沼 澄男 , 根岸 正光 日本知能情報ファジィ学会 ファジィ システム シンポジウム 講演論文集 25(0), , 09.
生涯利用可能な名古屋大学 ID の新規発行における名寄せ方法に関する検討 太田 芳博 , 梶田 将司 , 田島 嘉則 , 田島 尚徳 , 平野 靖 , 内藤久資 , 間瀬 健二 情報処理学会研究報告インターネットと運用技術（IOT） 08(37(08IOT001)), ,. データクレンジングデータクリーニング / data cleansing / data cleaningとは、データベースなどに保存されているデータの中から、重複や誤記、表記の揺れなどを探し出し、削除や修正、正規化などを行ってデータの品質を高めること。.
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