【摘 要】
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1 Introduction and main contributionsrnPrivate entity matching (PEM) [1] is to find records from two or more data sources that refer to the same or similar indi
【机 构】
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College of Computer Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang 110167, China
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1 Introduction and main contributionsrnPrivate entity matching (PEM) [1] is to find records from two or more data sources that refer to the same or similar individuals, without revealing other information besides the matched records.There have been numerous work done for PEM, but some issues are still unsolved.One of the issues is that most of the approaches are limited to linking data from two sources [2-4], however, linking data from more sources has become commonly required in real world.The other issue is that majority of the existing approaches only match records made up of string and categorical values [5,6], as to the numerical data, there are few approaches [7].Actually, for many applications, the data used in entity matching includes numerical information, such as data in statistical department, homeland security, biomedical research and more.
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