Jaccard係数アルゴリズム: このアルゴリズムは、2つの集合間の類似度を計算するために使用されます。名寄せの文脈では、データレコードの共通要素の割合を計算し、一定の閾値を超える場合にレコードを関連付けるために使用されます。

Levenshtein距離アルゴリズム: このアルゴリズムは、2つの文字列間の編集距離を計算します。文字列内の文字を挿入、削除、または置換することで、1つの文字列を別の文字列に変換するために必要な最小操作回数を測定します。これは、文字列ベースの名寄せに使用されます。

n-gramベースのアルゴリズム: このアルゴリズムは、文字列をn個の文字の連続した部分文字列に分割して、文字列間の類似度を計算します。これにより、単語やフレーズの類似性を捉えることができます。

Bloom Filterアルゴリズム: Bloom Filterは、要素が集合内に存在するかどうかを高速に判定するための確率的データ構造です。名寄せでは、大規模なデータセットを高速に処理する際に使用されます。

Fellegi-Sunterモデル: このモデルは、確率的レコードリンケージのための統計的なフレームワークです。フィールドごとの確率や重みを考慮して名寄せを行うことができます。