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zingg

zingg

旨在解决现代数据系统中的重复记录问题的基于机器学习的实体解析工具

Zingg是一款基于机器学习的实体解析工具，旨在解决现代数据系统中的重复记录问题。通过概率匹配和确定性匹配，Zingg可以高效整合分散的数据源，建立统一视图，适用于客户数据去重、身份解析和合规场景。它支持多种数据连接方式，从本地到云端，支持多语言环境。通过互动式训练数据生成器，Zingg能快速建立高精度模型，实现快速部署，提升数据仓库和数据湖的分析能力，为客户分析和欺诈检测等提供可靠的数据基础。

Zingg数据整合机器学习客户分析实体解析Github开源项目
访问官网GitHub论文文档

Zingg 项目简介

项目背景

现代数据处理中，经常遇到多个不同源系统中存在同一客户的多项记录的问题。这些记录跨字段存在着差异，随着数据量的增加，整合它们变得愈发困难。这种情况会对客户分析造成影响，因为未能关联的基础数据会阻碍对客户终身价值、忠诚度计划或市场渠道的评估。此外，当数据仓库的维度表中出现重复项时，数据的准确性也会大打折扣。

Zingg 的解决方案

Zingg 提供了一种高效且可扩展的解决方案，以帮助数据分析工程师和数据科学家整合数据孤岛，从而建立大规模统一视图。Zingg 不仅具备概率匹配能力，也就是模糊匹配，还支持在身份识别和家庭团聚应用中的确定性匹配。

Zingg 的优势

  • 多实体支持：Zingg 可以处理任何实体，如客户、患者、供应商、产品等。
  • 连接多种数据源：支持本地和云文件系统、企业应用以及各种关系型、NoSQL 和云数据库。
  • 大数据支持：Zingg 可以轻松扩展到大数据量的场景。
  • 互动式训练数据生成：通过主动学习，Zingg 能够使用极少的训练样本实现高精度模型。
  • 自定义域特定函数：提升匹配精度。
  • 多语言支持：原生支持英语、中文、泰语、日语、印地语等语言。

应用场景

  • 跨系统构建统一可信的客户和供应商视图
  • 反洗钱 (AML)、了解你的客户 (KYC) 及其他欺诈和合规场景中的大规模实体解析
  • 数据去重及质量提升
  • 身份识别
  • 在并购时整合数据孤岛
  • 从外部资源丰富数据
  • 建立客户家庭关系

Zingg 的模型

Zingg 学习构建了两类模型：

  1. 阻塞模型：在大规模数据处理中，由于需要的比较数量是输入记录数量的平方，Zingg 通过学习一个聚类/阻塞模型来索引相似记录，减少比较工作负载。

  2. 相似性模型：用于预测记录对是否匹配。相似性模型仅在每个阻塞/聚类内运行，以应对更大数据集的任务。

如何开始使用 Zingg

Zingg 提供了一种简单易行的启动方式，即通过 Docker 使用预构建的模型：

docker pull zingg/zingg:0.4.0
docker run -it zingg/zingg:0.4.0 bash
./scripts/zingg.sh --phase match --conf examples/febrl/config.json

通过这些命令，用户可以快速上手体验 Zingg 的功能。详细指南可参见 Zingg 的逐步引导文档。

Zingg 的团队和社区

Zingg 是由 Zingg.AI 团队开发的。Zingg 社区活跃，用户可以通过 Slack 参与讨论，或者在 GitHub 上提交 Bug 报告及功能请求。

作为开源软件，Zingg 遵循 AGPL v3.0 许可证，用户可以自由分发和修改 Zingg，并创建定制解决方案。

欢迎更多的开发者参与到 Zingg 的开发和改进中，共同推动 Zingg 在数据治理领域的加速创新。

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