Abstrakt. Länkade öppna data (LOD) har framträtt som en av de största samlingarna av sammankopplade datamängder på webben. För att dra nytta av denna datagruva måste man få tillgång till beskrivande information om varje datamängd (eller metadata). Datakällornas heterogena karaktär återspeglar dock direkt datakvaliteten, eftersom dessa källor ofta innehåller både inkonsekvent och misstolkad och ofullständig metadatainformation. Med tanke på den betydande variationen i storlek, de språk som används och färskheten i data, inser man att det blir allt mer komplicerat att hitta användbara dataset utan förkunskaper. Vi har utvecklat Roomba, ett verktyg som gör det möjligt att validera, korrigera och generera metadata för datauppsättningen. I detta dokument presenterar vi resultaten av att köra detta verktyg på delar av LOD-molnet tillgängliga via datahub.io API. Resultaten visar att det allmänna tillståndet för dataset behöver mer uppmärksamhet eftersom de flesta av dem lider av dålig kvalitet metadata och saknar några informativa mätvärden som behövs för att underlätta dataset sökning. Vi visar också att de automatiska korrigeringar som gjorts av Roomba ökar den övergripande kvaliteten på datauppsättningarna metadata och vi belyser behovet av manuella insatser för att korrigera vissa viktiga saknade information.
Assaf m.fl. REF diskuterade kvaliteten på metadata för datamängder som finns i 2014 års version av LOD-molnet.
What's up LOD Cloud? Observing The State of Linked Open Data Cloud Metadata
{'venue': 'LDQ@ESWC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}