Abstrakt. Länkade data fortsätter att växa i snabb takt, men en begränsning av en hel del av de data som publiceras är bristen på en semantisk beskrivning. Det finns verktyg, som D2R, som gör det möjligt för en användare att snabbt konvertera en databas till RDF, men dessa verktyg ger inte ett sätt att enkelt kartlägga data till en befintlig ontologi. I detta dokument presenteras ett halvautomatiskt tillvägagångssätt för att kartlägga strukturerade källor till ontologier för att bygga semantiska beskrivningar (källkodsmodeller). Eftersom den exakta kartläggningen ibland är tvetydig ger vi också ett grafiskt användargränssnitt som gör det möjligt för en användare att interaktivt förfina modellerna. De resulterande källmodellerna kan sedan användas för att omvandla data till RDF med avseende på en given ontologi eller för att definiera en SPARQL-slutpunkt som kan ifrågasättas med avseende på en ontologi. Vi utvärderade den övergripande strategin på en mängd olika källor och visar att det kan användas för att snabbt bygga källmodeller med minimal användarinteraktion.
Nya tillvägagångssätt har studerats i Big Data integration, bland vilka vi kan citera arbetet i REF som presenterar en semiautomatisk strategi för att kartlägga strukturerade källor till ontologier för att bygga semantiska beskrivningar (källkodsmodeller).
Semi-Automatically Mapping Structured Sources into the Semantic Web ⋆
{'venue': 'ESWC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}