AWS Entity Resolution でレーベンシュタイン距離、コサイン類似度、Soundex を使用した高度なマッチングが利用可能に
本日より、AWS Entity Resolution ではレーベンシュタイン距離、コサイン類似度、Soundex アルゴリズムを使用した高度なルールベースのファジーマッチングが利用できるようになります。これは断片化され、一貫性がなく、不完全であることが多いデータセットを対象に組織が消費者レコードを解決するのに役立ちます。この機能によりバリエーションやタイプミスに対する許容度が向上し、手動でのレコードの前処理を必要とすることなく、より正確で柔軟なエンティティ解決が可能になります。AWS Entity Resolution のルールベースの高度なファジーマッチングは、マッチ率を向上させ、パーソナライゼーションを強化し、消費者の情報を統合するのに役立ちます。これは、効果的なクロスチャネルのターゲティング、リターゲティング、および測定に不可欠な機能です。
AWS Entity Resolution のルールベースの高度なファジーマッチングは、従来のルールベースのマッチング手法と機械学習ベースのマッチング手法の間にある溝を埋めるものです。ファジーアルゴリズムを使用する際、文字列フィールドに類似度、距離、および発音の閾値を設定してレコードを照合できます。これにより、確定的照合と確率的照合の柔軟性を組み合わせた構成が可能になります。この機能は、広告およびマーケティング、小売および消費財、金融サービスなど、複数の業界に適用できます。これらの業種では、顧客の検証、不正行為の検出、またはマーケティング目的で消費者レコードを解決することが不可欠です。
AWS Entity Resolution は、組織が、複数のアプリケーション、チャネル、データストアに保存されている、関連する顧客、製品、ビジネス、ヘルスケアのレコードを照合、リンク、強化するのに役立ちます。エンティティ解決や ML の専門知識を必要とせずに、柔軟でスケーラブルで、既存のアプリケーションにシームレスに接続できるマッチングワークフローの使用を数分で開始できます。AWS Entity Resolution は、こちらの AWS リージョンで一般提供されています。詳細については、AWS Entity Resolution を参照してください。