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实体分辨（ Entity Resolution）中，记录比较的准确性直接影响能否准确、完整地识别相似重复记录，如何得到更为准确的记录比较结果一直是相关领域的研究热点。
传统的记录比较方法又被称为基于特征的方法（ Feature-Based Similarity methods， FBS methods），该方法将记录看作属性的集合，逐属性地进行比较，以得到记录对的相似度向量。有研究表明，FBS方法中的相似度算法一般存在适用范围，而选择最合适的算法又是NP难问题，故准确相似度的获取成为了一个难题。
针对记录比较的准确性问题，本文利用数据集中的条件函数依赖（ Conditional Functional Dependencies，CFDs）关系，提出了一种基于数据一致性的记录比较方法（ Consistence-Based Similaritymethod，CBS方法）。介绍了条件函数依赖的概念，所提方法的总体思想及关键步骤，并给出了实验过程和结果。
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