Abstrakt. Projektet Linking Open Data (LOD) är ett pågående arbete för att bygga ett globalt datautrymme, dvs. Datawebben. En viktig del av detta projekt är att etablera uggla:sameSom länkar mellan strukturerade datakällor. Sådana länkar anger likvärdiga instanser som hänvisar till samma verkliga objekt. Problemet med att upptäcka uggla:sameSom länkar mellan pairwise datakällor kallas instansmatchning. De flesta av de befintliga strategierna för att ta itu med detta problem bygger på kvaliteten på tidigare schemamatchning, vilket inte alltid är tillräckligt bra i LOD-scenariot. I detta dokument föreslår vi ett schema-oberoende exempel-par likhet metrisk baserat på flera allmänna beskrivande egenskaper. Vi omvandlar instans matchning problem till binär klassificering problem och lösa det genom maskininlärning algoritmer. Dessutom använder vi en del överföring inlärningsmetoder för att utnyttja den befintliga uggla:sameSom länkar i LOD för att minska efterfrågan på märkta data. Vi utför experiment på vissa datauppsättningar av OAEI2010. Resultaten visar att vår metod fungerar bra på verkliga LOD-data och överträffar deltagarna i OAEI2010.
Maskininlärning baserad metod försöker ange likvärdiga fall som hänvisar till samma verkliga objekt REF.
A machine learning approach for instance matching based on similarity metrics
{'venue': 'International Semantic Web Conference', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}