Abstrakt. Trots det ökade antalet länkade instanser i det länkade datamolnet på senare tid, har avsaknaden av länkar på konceptnivå resulterat i heterogena scheman, vilket utmanar interoperabilitetsmålet för Semantic Web. I detta dokument tar vi itu med detta problem genom att hitta kopplingar mellan begrepp från flera länkade datakällor. Istället för att bara ta hänsyn till de befintliga begreppen som finns i varje ontologi, antar vi att nya sammansatta begrepp definieras som uppdelningar av associationer av (RDF) typer och värdebegränsningar, som vi kallar restriktionsklasser, och skapar överensstämmelse mellan dessa sammansatta begrepp. Detta utökade konceptspråk gör det möjligt för oss att hitta mer fullständiga definitioner och till och med anpassa källor som har rudimentära ontologier, såsom de som är enkla återgivningar av relationsdatabaser. Vårt koncept anpassning strategi bygger på att analysera utvidgningar av dessa begrepp och deras kopplade instanser. Efter att ha undersökt anpassningen av konjunktiva begrepp i vårt tidigare arbete, i detta dokument, fokuserar vi på koncepttäckningar (skillnader mellan begränsningsklasser). Vi presenterar en utvärdering av denna nya algoritm till Geospatial, Biological Classification, och Genetics domäner. De därav följande anpassningarna är användbara för att förfina befintliga ontologier och fastställa anpassningarna mellan begreppen i ontologierna, vilket ökar driftskompatibiliteten i det länkade öppna datamolnet.
I REF fokuserade författarna på att hitta koncept som täcker mellan två källor genom att undersöka diskrepanser mellan begränsningsklasser.
Discovering Concept Coverings in Ontologies of Linked Data Sources
{'venue': 'International Semantic Web Conference', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}