Çok boyutlu karşılaştırma süzgeci oluşturulması

Eşleşen algoritmanızda çok boyutlu bir karşılaştırma süzgeci oluşturmak için REST API komutlarını kullanarak eşleşen altyapı yapılandırmasını güncelleyin:

1. IBM Match 360 API arabirimine erişin ve kimliğini doğrulayın.

2. Aşağıdaki örnekte olduğu gibi, bir süzgeci tanımlayan bir POST /mdm/v1/algorithms/{record_type} bilgi yükü belirtin:

   {"person_entity":{"auto_link_threshold":0.4,"matching_attributes":[{"attributes":["legal_name"], "post_filter_methods": ["false_positive_filter"]},{"attributes":["primary_residence"], "post_filter_methods": ["false_positive_filter"]}, {"attributes":["mobile_telephone"]},
   {"attributes":["birth_date"], "post_filter_methods": ["false_positive_filter"]}, {"attributes":["gender"]}, {"attributes":["personal_email"]}]}}
   

   Örnek bilgi yükünde, false_positive_filter özel süzgecin adıdır. Bu, bilgi yükünde süzgeç adını içeren her öznitelik için geçerlidir.

Örnek API bilgi yükü, ağırlıkların ve cezaların varsayılan değer olduğu (0) bir false_positive_filter içeren bir algoritma oluşturur.

İsteğe bağlı olarak, ağırlıkları ve cezaları kuruluşunuzun gereksinimlerini karşılayacak şekilde özelleştirebilir ve PUT /mdm/v1/algorithms/{record_type} API 'sini kullanarak güncellenen algoritmanızı devreye alabilirsiniz.

Süzgeçleri tanımlayan parametrelerin anlaşılması

Çok boyutlu karşılaştırma süzgeçlerini tanımlayan yapılandırma parametrelerini anlamak için, önceki bölümde oluşturulan false_positive_filter örneğini göz önünde bulundurun.

GET /mdm/v1/algorithms/{record_type}API komutunu kullanarak geçerli algoritmayı alın.

Önceki bölümde, ilgili örnek bilgi yüküyle birlikte POST isteğini gönderdikten sonra, algoritma yapılandırmasında aşağıdaki bölüm oluşturuldu:

{
  "false_positive_filter": {
    "filter_recipe": [
      {
        "method": "FilterMethod.MultiDimFilter",
        "inputs": [1,2,3],
        "label": "Multi-Dim filter",
        "weights": [
          {
            "distances": [0,0],
            "values": [0,0,0,0,0,0]
          }
        ]
      }
    ],
    "inputs": [
      {"compare_method": "address_compare"},
      {"compare_method": "date_compare"},
      {"compare_method": "pername_compare"}
    ],
    "label": "false_positive_filter"
  }
}

Örnek false_positive_filter bölümü, çok boyutlu karşılaştırma süzgeçlerini tanımlayan standart parametreleri içerir:

• filter_recipe -Bu kısım, her giriş için eşleşen ağırlıkları tanımlamak için gerekli tarifi sağlayan bir dizi parametre içerir.

  • inputs. filter_recipe.inputs kısmı, bu süzgeç tarifinin uygulandığı girişlerin dizinini içerir. Bunlar, inputs bölümünde listelenen karşılaştırma yöntemlerinin sırasına karşılık gelen sayı değerleridir. Örneğin, örnekte 1 , address_compare yöntemine, 2 date_compare yöntemine ve 3 , pername_compare yöntemine karşılık gelir.
  • weights - weights kısmı, her girişin üç boyutlu karşılaştırma için nasıl ağırlıklandırılacağını tanımlayan bir öğe dizisidir. weights kısmı, girişlere ilişkin distances ve values tanımlamalarını içerir. Varsayılan ağırlık, tanımlı olmayan herhangi bir giriş için 0 değeridir.

• inputs -Bu bölüm, eşleşen özniteliklere ilişkin karşılaştırma yöntemlerini içerir. Bu yöntemler, filter_recipe bölümünde tanımladığınız uzaklıkları ve ağırlıkları kullanır.

• max_distance -İsteğe bağlıdır (gösterilmez). Bu parametre maksimum uzaklığı tanımlar. Varsayılan uzaklık üst sınırı 5 'tir; bu, filter_recipe.weights.values parametresinin 6 öğe içerebileceği anlamına gelir ("values":[0,1,2,3,4,5]).

Özel süzgeçleri yapılandırma

Çok boyutlu bir karşılaştırma süzgeciyle kullanmak üzere var olan karşılaştırma yöntemlerini uyarlamak için:

1. Yürürlükteki algoritmayı al:

   GET /mdm/v1/algorithms/{record_type}
   

2. Algoritmayı gerektiği gibi güncelleyin. Örneğin, şunları yapabilirsiniz:

   • Listelenen girişlere ilişkin ağırlıkları özelleştirmek için weights bölümüne öğe ekleyin ya da var olan öğeleri güncelleyin.
   • Bir max_distance parametresi ekleyerek maksimum uzaklığı tanımlayın.
   • Karşılaştırma yöntemlerini, varsayılan eşleşen ağırlıklar yerine bu süzgeci kullanacak girişler olarak ekleyin.

3. Güncellenen sürümünüzle eşleşen algoritmanın üzerine yaz:

   PUT /mdm/v1/algorithms/{record_type}
   

Örnek 1: Uzaklık üst sınırını 9 olarak ayarlamak ve farklı giriş ve mesafe birleşimleri için özel ağırlıklar ve cezalar belirtmek istiyorsanız aşağıdaki örnek bilgi yükünü kullanın: -input1 distance=0, input2 distance=0, input3 uzaklık = [ 0,1,2,3,4,6,7,8, 9]. Bu durumda, mesafe kombinasyonu [ 0,0, 3] 15 puan verir.

• input1 distance=1, input2 distance=0, input3 uzaklık = [ 0,1,2,3,4,5,6,7,8, 9]. Bu durumda, mesafe kombinasyonu [ 1,0, 9] -30 ceza puanı verir.

{
  "false_positive_filter": {
    "filter_recipe": [
      {
        "method": "FilterMethod.MultiDimFilter",
        "max_distance": 9,
        "inputs": [1,2,3],
        "label": "Multi-Dim filter",
        "weights": [
          {
            "distances": [0,0],
            "values": [0,-5,-10,-15,-20,-25,-30,-30,-30,-30]
          },
          {
            "distances": [1,0],
            "values": [0,-5,-10,-15,-20,-25,-30,-30,-30,-30]
          }
        ]
      }
    ],
    "inputs": [
      {"compare_method": "address_compare"},
      {"compare_method": "date_compare"},
      {"compare_method": "pername_compare"}
    ],
    "label": "false_positive_filter"
  }
}

Örnek 2: Aşağıdaki örnek bilgi yükünde olduğu gibi, kendi özelleştirilmiş karşılaştırma yöntemlerinizi ekleyebilir ve bunları genel eşleşme puanına katkıda bulunmaktan dışlanacak şekilde yapılandırabilirsiniz. Bu durumda, özel yöntemler yalnızca çok boyutlu karşılaştırma süzgeci tarafından kullanılır.

Aşağıdaki örnekte, given_name_only_compare süzgeci overall_score_contribution öğesini falseolarak ayarlar.

{
  "given_name_only_compare": {
    "methods": [
      {
        "inputs": [
          {
            "attributes": [
              "legal_name"
            ],
            "fields": [
              "given_name"
            ]
          }
        ],
        "compare_recipe": [
          {
            "comparison_resource": "person_person_entity_person_compare_spec_name",
            "method": "CompareMethod.NameCompare",
            "inputs": [
              1
            ],
            "label": "Given Name Only Match",
            "fields": [
              "given_name"
            ]
          } 
        ]
      }
    ],
    "overall_score_contribution" : false,
    "label": "Given Name Only Compare",
    "weights": [1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]
  }
}