Abstrakt. Sammanlänkningen av dataset som publiceras i det länkade datamolnet är ett utmanande problem och en nyckelfaktor för framgången med den semantiska webben. Manuella regelbaserade metoder är den mest effektiva lösningen för problemet, men de kräver kompetenta utgivare av mänskliga data som går igenom en mödosam, felbenägen och tidskrävande process för att manuellt beskriva regler som kartlägger fall mellan två datauppsättningar. Därför är ett automatiskt tillvägagångssätt för att lösa detta problem mer än välkommet. I detta dokument föreslår vi en ny länkningsmetod, SERIMI, för att lösa detta problem automatiskt. SERIMI matchar fall mellan en källa och en måldatauppsättning, utan förkunskaper om data, domän eller schema för dessa datauppsättningar. Experiment som genomförs med referenssamlingar visar att vårt tillvägagångssätt avsevärt överträffar de senaste automatiska tillvägagångssätten för att lösa det interlinkerande problemet i det länkade datamolnet.
I SERIMI REF, fall matchas mellan en källa och mål dataset, utan förkunskaper om data, domän eller schema för dessa dataset.
SERIMI - Resource Description Similarity, RDF Instance Matching and Interlinking
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}