使用 stringdist_left_join 连接多列，但并非所有列都模糊

Question

我有一个 130 万行的出版物数据集，对于每条记录，我想从第二个包含 860 万行的数据集中检索 paper_id。这个想法是使用两个表中的多个列来查找 dataset2 中 dataset1 的匹配项，如这个功能性但简化的脚本所示：

library(fuzzyjoin); library(tidyverse)

dataset1 %>%
  stringdist_left_join(dataset2 %>% select(Title, Year, Publication_id, Paper_id), 
                       by = list(x = c("Title", "Year", "Publication_id"), 
                                 y = c("Title", "Year", "Publication_id"))
                       max_dist = 3, ignore_case = TRUE, distance_col = NULL)

我这里有两个问题。首先，只有“标题”具有需要模糊匹配的变体（拼写错误、缩写、特殊字符等），但代码接受所有三个使用字段中的变体。这增加了可能与错误匹配的数量，因为类似的标题出现在不同的年份和出版物中。

我认为可以解决第一个问题的解决方案是：

library(fuzzyjoin); library(tidyverse)

dataset1 %>%
  stringdist_left_join(dataset2 %>% 
                       select(Title2 = Title, Year2 = Year, Pub_id2 = Publication_id, Paper_id), 
                       by = list(x = c("Title", "Year", "Publication_id"), 
                                 y = c("Title2", "Year2", "Pub_id2"))
                       max_dist = 3, ignore_case = TRUE, distance_col = NULL) %>%
  filter(Year == Year2, Publication_id == Pub_id2)

这可以解决第一个问题，但还有第二个问题：脚本在样本数据上运行正常，但是当我尝试将它用于整个数据集时，它会给出错误“向量内存耗尽（达到限制？）”。

所以，我的问题是：

1. 是否可以确定哪些列应该相同，哪些列应该模糊，这可能会使脚本变得更轻？

2. 是否有可能根据相同的变量对两个数据集进行子集化，然后对子集中的标题运行模糊匹配，将所有内容合并回来？（我不确定这是否可行，因为我将拥有 18 万个子集：六年中的 3 万篇出版物）。

任何帮助表示赞赏。

最好的