这种数据匹配技术依赖于你教算法如何识别关联实体。通常，它涉及标记匹配和不匹配对，以便机器可以学习。匹配算法寻找的模式的复杂性远远超过其他三种方法，使其能够适应新数据并及时提高准确性。
在这个阶段，很难说算法如何发现理查德 企业电子邮件列表 和迪克实际上是同一个人，但事实确实如此。哎呀，它甚至将他和他的前妻匹配了起来。
5.混合匹配
顾名思义，该技术取其他四种方法之长。可以顺序或并行应用不同的方法，以最大限度地提高找到所有匹配项的机会。当然，这并不意味着您必须使用所有四种方法 – 一个好的组合可以是运行机器，然后使用模糊匹配进行检查，以确保算法不会错过一些不太常见的实例。
B2B 领域最流行的数据匹配用例
数据匹配广泛应用于教育、医疗保健 就是在奥贝维利埃举行多数党候 和公共部门等多个行业。政府机构还使用它来发现银行和金融部门的可疑活动，从而检测欺诈行为。话虽如此，我们想重点介绍 B2B 领域中最常见的五种匹配数据用例。
1.电子邮件营销
电子邮件营销可能是最简单的数据匹配用例，它因重复数据删除而受益匪浅。毕竟，两次收到相同的优惠可能会导致立即取消订阅。同时，数据 WhatsApp 数据库印度 匹配过程通过修复有拼写错误和其他小问题的电子邮件来最大限度地扩大受众。
2.电子商务
基于机器学习的匹配被广泛用于比较价格。一个很好的例子是聚合网站，例如 Google Shopping。此外，通过记录链接，人们可以检测到所有商店中的相同产品，并查看是否可以向其中一些商店提供您的商品。
3.商业智能
任何知识都是力量，除非它基于错误的数据。虽然数据驱动的决策已成为商业领域的常态，但因逗号取代零而导致的失误也已成为常态。此外，使用没有重复和不完整记录的精简数据集总是有帮助的。
4. 销售
匹配销售数据的好处有两点。首先，它可以识别可能使用不同电子邮件地址注册过不止一次的潜在客户。然后，它通过合并来自两个或多个数据库的信息来丰富每条记录。这样，销售人员就可以通过将“尊敬的先生/女士”转换为正式的姓名来联系潜在客户。