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實體分辨（ Entity Resolution）中，記錄比較的準確性直接影響能否準確、完整地識別相似重復記錄，如何得到更為準確的記錄比較結果一直是相關領域的研究熱點。
傳統的記錄比較方法又被稱為基于特征的方法（ Feature-Based Similarity methods， FBS methods），該方法將記錄看作屬性的集合，逐屬性地進行比較，以得到記錄對的相似度向量。有研究表明，FBS方法中的相似度算法一般存在適用范圍，而選擇最合適的算法又是NP難問題，故準確相似度的獲取成為了一個難題。
針對記錄比較的準確性問題，本文利用數據集中的條件函數依賴（ Conditional Functional Dependencies，CFDs）關系，提出了一種基于數據一致性的記錄比較方法（ Consistence-Based Similaritymethod，CBS方法）。介紹了條件函數依賴的概念，所提方法的總體思想及關鍵步驟，并給出了實驗過程和結果。
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