Bitte benutzen Sie diese Referenz, um auf diese Ressource zu verweisen: doi:10.22028/D291-37016
Volltext verfügbar? / Dokumentlieferung
Titel: Developing a Legal Form Classification Extraction Approach for Company Entity Matching : Benchmark of Rule-Based and Machine Learning Approaches
VerfasserIn: Kruse, Felix
Awick, Jan-Philipp
Marx Gómez, Jorge
Loos, Peter
Sprache: Englisch
Titel: Business information systems
Bandnummer: 1
Startseite: 13
Endseite: 26
Verlag/Plattform: TIB Open Publishing
Erscheinungsjahr: 2021
Freie Schlagwörter: Record Linkage
Company Entity Matching
Data Integration
Data Quality
Data Preparation
DDC-Sachgruppe: 650 Management
Dokumenttyp: Journalartikel / Zeitschriftenartikel
Abstract: This paper explores the data integration process step record linkage. Thereby we focus on the entity company. For the integration of company data, the company name is a crucial attribute, which often includes the legal form. This legal form is not concise and consistent represented among different data sources, which leads to considerable data quality problems for the further process steps in record linkage. To solve these problems, we classify and ex-tract the legal form from the attribute company name. For this purpose, we iteratively developed four different approaches and compared them in a benchmark. The best approach is a hybrid approach combining a rule set and a supervised machine learning model. With our developed hybrid approach, any company data sets from research or business can be processed. Thus, the data quality for subsequent data processing steps such as record linkage can be improved. Furthermore, our approach can be adapted to solve the same data quality problems in other attributes.
DOI der Erstveröffentlichung: 10.52825/bis.v1i.44
URL der Erstveröffentlichung: https://www.tib-op.org/ojs/index.php/bis/article/view/44
Link zu diesem Datensatz: urn:nbn:de:bsz:291--ds-370165
hdl:20.500.11880/33604
http://dx.doi.org/10.22028/D291-37016
ISSN: 2747-9986
Datum des Eintrags: 8-Aug-2022
Fakultät: HW - Fakultät für Empirische Humanwissenschaften und Wirtschaftswissenschaft
Fachrichtung: HW - Wirtschaftswissenschaft
Professur: HW - Prof. Dr. Peter Loos
Sammlung:SciDok - Der Wissenschaftsserver der Universität des Saarlandes

Dateien zu diesem Datensatz:
Es gibt keine Dateien zu dieser Ressource.


Alle Ressourcen in diesem Repository sind urheberrechtlich geschützt.