dor_id: 4110233

506.#.#.a: Público

590.#.#.d: Los artículos enviados a JART se juzgan por medio de un proceso de revisión por pares

510.0.#.a: Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACyT), Sistema Regional de Información en Línea para Revistas Científicas de América Latina, el Caribe, España y Portugal (Latindex), SCOPUS, Directory of Open Access Journals (DOAJ), Periódica, Red de Revistas Científicas de América Latina y el Caribe, España y Portugal (Redalyc), Google Académico

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650.#.4.x: Ingenierías

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harvesting_group: RevistasUNAM

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245.1.0.a: An attribute-based classification by threshold to enhance the data matching process

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506.1.#.a: La titularidad de los derechos patrimoniales de esta obra pertenece a las instituciones editoras. Su uso se rige por una licencia Creative Commons BY 4.0 Internacional, https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode.es, fecha de asignación de la licencia 2019-11-05, para un uso diferente consultar al responsable jurídico del repositorio por medio del correo electrónico revistas@unam.mx

884.#.#.k: http://jart.icat.unam.mx/index.php/jart/article/view/861

001.#.#.#: oai:ojs2.localhost:article/861

041.#.7.h: eng

520.3.#.a: The problem of detection and classification of extensional inconsistencies during data integration of disparate data sources affects business competitiveness. A number of classification methods have been utilized until now, but there still some work to do in terms of effectiveness and performance. The paper shows the proposal, implementation, and evaluation of a new classification algorithm called Attribute-based Classification by Threshold that overcomes the disadvantages of the Threshold-based Classification. We have carried aout an evaluation of quality of the data matching process by comparing Threshold-based Classification, Farthest First and K-means against the proposed algorithm. The Attribute-based Classification by Threshold has a better performance than the rest of the unsupervised classification methods.

773.1.#.t: Journal of Applied Research and Technology; Vol 17 No 4

773.1.#.o: http://jart.icat.unam.mx/index.php/jart

046.#.#.j: 2021-04-13 00:00:00.000000

022.#.#.a: ISSN electrónico: 2448-6736; ISSN: 1665-6423

310.#.#.a: Bimestral

264.#.1.b: Instituto de Ciencias Aplicadas y Tecnología, UNAM

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doi: https://doi.org/10.22201/icat.16656423.2019.17.4.861

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