【问题标题】:How to Find Record Matches Using R's RecordLinkage package?如何使用 R 的 RecordLinkage 包查找记录匹配项?
【发布时间】:2016-06-02 10:52:29
【问题描述】:

对于数据链接,尤其是 R RecordLinkage package,我比较陌生。我有如下数据:

require(RecordLinkage)
library(RCurl)

dss_member <- read.csv(text = getURL("https://raw.githubusercontent.com/kilimba/data/master/dss_member.csv"),
                       stringsAsFactors = F)
dss_member$id <- NULL
patient <- read.csv(text = getURL("https://raw.githubusercontent.com/kilimba/data/master/patient.csv"),
                    stringsAsFactors = F)
patient$id <- NULL

rpairs <- compare.linkage(patient,dss_member)

rpairs$pairs

rpairs <- epiWeights(rpairs) 

summary(rpairs)

如您所见,我有两个数据框,dss_member(11 行)和patient(5 行)。我在其中插入了一行 应该 理论上肯定是一个链接,用户 James Earl Jones。但是我有两个担忧。

  1. rpairs$pairs 行导致输出,其中最后一列 is_match 始终显示为 NA,即使我确信两个数据集中至少有一行相同。这是什么意思?这与another SO question 有关,尚未得到答复。

  2. 线条

    rpairs &lt;- epiWeights(rpairs)

    summary(rpairs)

给出如下结果:

Linkage Data Set

5 records in data set 1 
11 records in data set 2 
55 record pairs 

0 matches
0 non-matches
55 pairs with unknown status


Weight distribution:

  [0,0.2] (0.2,0.4] (0.4,0.6] (0.6,0.8]   (0.8,1] 
       47         1         3         2         2 

(a) 为什么它显示 0 个匹配项和 0 个不匹配项,而 肯定 至少匹配(詹姆斯厄尔琼斯)

(b) 函数compare.linkage() 中的identity 参数是可选的吗?如果是这样,当你把它放在外面和放进去时会发生什么?

(c) 即使在没有“黄金标准”的情况下也可以使用此软件包来执行记录链接,并且记录链接评估?

亲切的问候, 图马尼

【问题讨论】:

    标签: r duplicates record linkage data-linking


    【解决方案1】:

    图迈尼,

    您需要区分真实状态(假或真)和分类(非链接、可能或链接)。请参阅 R Journal 2/2 (2010) 中的作者文章、软件包手册以及作者在此处的回复:R RecordLinkage Identity

    直接回答您的问题:

    (a) 输出显示“0 个匹配”和“0 个不匹配”,因为您在 compare.linkage() 中省略了 identity1 和 identity2 参数。

    (b) 是的, compare.linkage() 中的 identity1 和 identity2 参数是可选的。如果省略身份参数,则忽略真正的匹配状态。如果您正确指定了标识参数,则使用真正的匹配状态。

    (c) 我不确定您所说的“记录链接”与“记录链接评估”是什么意思。记录联动可以理解为一个以比较模式为输入、匹配状态为输出的分类问题。

    您可能想尝试以下四步解决方案:

    1) 运行 compare.linkage 没有 身份参数。

    2) 从记录对中创建两个身份变量

    3) 将两个恒等变量转换为恒等向量

    4) 再次运行 compare.linkage 但 with 身份参数。

    安德斯·亚历山大森 andersalex@gmail.com

    【讨论】:

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