Jul, 2023
基于(深度)学习匹配算法的基准数据集的重要再评估
A Critical Re-evaluation of Benchmark Datasets for (Deep) Learning-Based Matching Algorithms
George Papadakis, Nishadi Kirielle, Peter Christen, Themis Palpanas
TL;DR本研究提出了四种评估 13 个常用数据集难易度和适用性的方法,并发现大多数数据集对于评估基于机器学习的匹配算法来说过于简单。因此,提出了一种新的方法来生成更具挑战性的基准数据集。