Vi tar upp problemet med oövervakad matchning av schemainformation från ett stort antal datakällor till schemat för ett datalager. Matchningsprocessen är det första steget i ett ramverk för att integrera dataflöden från tredje parts dataleverantörer i en strukturerad sökmotors datalager. Våra experiment visar att traditionella schemabaserade och exempelbaserade schema matchningsmetoder misslyckas. Vi föreslår en ny teknik baserad på sökmotorns klickloggar. Två schema element matchas om fördelningen av sökord frågor som orsakar klick-genomslag på deras instanser är liknande. Vi presenterar experiment på stora kommersiella dataset som visar den nya tekniken har mycket bättre noggrannhet än traditionella tekniker.
För att integrera schemainformation från många strukturerade datakällor föreslog Nandi och Bernstein REF en delvis övervakad kartläggningsmetod som bygger på en logg av frågor som orsakar klick-genomgångar.
HAMSTER: Using Search Clicklogs for Schema and Taxonomy Matching
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}