Abstrakt. Med tillväxten av den länkade datawebben har tidseffektiva metoder för datalänkar mellan datakällor blivit oumbärliga. De flesta Link Discovery-ramverk implementerar metoder som kräver två huvudsakliga beräkningssteg. För det första måste en länkspecifikation expliceras av användaren. Därefter måste denna specifikation utföras. Flera metoder för ett tidseffektivt genomförande av länkspecifikationerna har utvecklats under de senaste åren, men upptäckten av exakta länkspecifikationer är fortfarande ett tråkigt problem. I detta dokument presenterar vi EAGLE, ett aktivt lärande som bygger på genetisk programmering. EAGLE genererar mycket noggranna länkspecifikationer samtidigt som notbördan för användaren minskas. Vi utvärderar EAGLE mot batchinlärning på tre olika datamängder och visar att vår algoritm kan upptäcka specifikationer med en F-mätare som är överlägsen 90 % samtidigt som den kräver ett litet antal frågor.
REF går ett steg längre och kombinerar genetisk programmering med aktivt lärande för att upptäcka hög noggrannhet länk specificitet med ett litet antal annoteringar.
EAGLE: efficient active learning of link specifications using genetic programming
{'venue': 'ESWC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}