Abstrakt. Länk upptäckt är ett aktivt forskningsområde för att stödja dataintegration i webben av data. På grund av den enorma storleken och antalet tillgängliga datakällor, är effektiv och effektiv länk upptäckt en mycket utmanande uppgift. Gemensamt parvis länk upptäckt metoder inte skala till många källor med mycket stora enheter uppsättningar. Vi föreslår här en distribuerad helhetssyn för att länka många datakällor baserat på en kluster av enheter som representerar samma verkliga objekt. Vår klusterstrategi ger en kompakt och sammanslagen representation av enheter, och kan identifiera fel i befintliga länkar samt många nya länkar. Vi stöder ett distribuerat genomförande av klustermetoden för att uppnå snabbare utförandetider och skalbarhet för stora verkliga datamängder. Vi tillhandahåller en ny guldstandard för klusterbildning med flera källor och utvärderar våra metoder med avseende på effektivitet och ändamålsenlighet för stora datamängder från geografiska och musikaliska domäner.
Nyligen presenteras en instansbaserad distribuerad helhetssyn i REF, som bygger på ett kluster av enheter som representerar samma verkliga objekt.
Distributed Holistic Clustering on Linked Data
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}