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Big Data Matching Using the Identity Correlation Approach

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Big Data Matching Using the Identity Correlation Approach

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Smyth, M.; Mccormack, K. (2016). Big Data Matching Using the Identity Correlation Approach. En CARMA 2016: 1st International Conference on Advanced Research Methods in Analytics. Editorial Universitat Politècnica de València. 46-55. doi:10.4995/CARMA2016.2015.2991.

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10251/84779

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Título: Big Data Matching Using the Identity Correlation Approach
Autor:
Fecha difusión:
Resumen:
[EN] The Identity Correlation Approach (ICA) is a statistical technique developed for matching big data where a unique identifier does not exist. This technique was developed to match the Irish Census 2011 dataset to Central ...[+]
Palabras clave: web data , internet data , big data , qca , pls , sem , conference
Derechos de uso: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial (by-nd-nc)
ISBN: 9788490484623
Fuente:
CARMA 2016: 1st International Conference on Advanced Research Methods in Analytics.
DOI: 10.4995/CARMA2016.2015.2991
Editorial:
Editorial Universitat Politècnica de València
Versión del editor: http://ocs.editorial.upv.es/index.php/CARMA/CARMA2016/paper/view/2991
Título del congreso: CARMA 2016 - 1st International Conference on Advanced Research Methods and Analytics
Lugar del congreso: Valencia, Spain
Fecha congreso: July 06-07,2016
Tipo: Capítulo de libro Comunicación en congreso

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