Adaptive windows for duplicate detection Duplikaterkennung beschreibt das Auffinden von mehreren Datensätzen die das gleiche Realwelt Objekt repräsentieren. Diese Aufgabe ist nicht trivial da sich (i) die Datensätze geringfügig unterscheiden können so dass Ähnlichkeitsmaße für einen paarweisen Vergleich benötigt werden und (ii) aufgrund der Datenmenge ein vollständiger paarweiser Vergleich nicht möglich ist. Zur Lösung des zweiten Problems existieren verschiedene Algorithmen die die Datenmenge partitionieren und nur noch innerhalb der Partitionen Vergleiche durchführen. Einer dieser Algorithmen ist die Sorted Neighborhood Methode (SNM) welche Daten anhand eines Schlüssels sortiert und dann ein Fenster über die sortierten Daten schiebt. Vergleiche werden nur innerhalb dieses Fensters durchgeführt. Wir beschreiben verschiedene Variationen der Sorted Neighborhood Methode die auf variierenden Fenstergrößen basieren. Diese Ansätze basieren auf der Intuition dass Bereiche mit größerer und geringerer Ähnlichkeiten innerhalb der sortierten Datensätze existieren für die entsprechend größere bzw. kleinere Fenstergrößen sinnvoll sind. Wir beschreiben und evaluieren verschiedene Adaptierungs Strategien von denen nachweislich einige bezüglich Effizienz besser sind als die originale Sorted Neighborhood Methode (gleiches Ergebnis bei weniger Vergleichen).