rdf dataset kvalitetsbedömning görs för närvarande främst efter att data publiceras. Det finns dock varken ett systematiskt sätt att införliva resultaten i datasetet eller bedömningen i publiceringsarbetsflödet. Justeringar sker manuellt - men sällan appliceras. Inte desto mindre identifieras inte roten till de överträdelser som ofta härrör från kartläggningar som anger hur rdf-datasetet kommer att genereras. Vi föreslår ett inkrementellt, iterativt och enhetligt valideringsarbetsflöde för rdf-datauppsättningar som ursprungligen härrör från (semi-)strukturerade data (t.ex. csv, xml, json). I detta arbete fokuserar vi på att utvärdera och förbättra deras kartläggningar. Vi införlivar (i) en testdriven metod för att bedöma kartläggningarna i stället för själva rdf-datasetet, eftersom kartläggningar återspeglar hur datasetet kommer att bildas när det genereras; och (ii) utföra halvautomatiska kartläggningsförfiningar baserat på resultaten av kvalitetsbedömningen. Det föreslagna arbetsflödet tillämpas på olika fall, t.ex. stora, crowdsourced dataset som dbpedia, eller nygenererade, såsom iLastic. Vår utvärdering indikerar effektiviteten i vårt arbetsflöde, eftersom det avsevärt förbättrar den övergripande kvaliteten på en rdf-dataset i de observerade fallen.
Dimou m.fl. I Ref föreslås ett testbaserat tillvägagångssätt för bedömning av kartläggningar och halvautomatiska kartläggningsförfiningar på grundval av resultaten av kvalitetsbedömningen.
Assessing and Refining Mappingsto RDF to Improve Dataset Quality
{'venue': 'International Semantic Web Conference', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}