Abstrakt. Semantiska modeller av datakällor och datatjänster ger stöd för att automatisera många uppgifter som källupptäckt, dataintegration och tjänstesammansättning, men att skriva dessa semantiska beskrivningar för hand är en tråkig och tidskrävande uppgift. Det mesta av det relaterade arbetet fokuserar på automatisk notering med klasser eller egenskaper hos källattribut eller indata- och utdataparametrar. Men att konstruera en källmodell som inkluderar sambanden mellan attributen utöver deras semantiska typer är fortfarande ett i stort sett olöst problem. I detta dokument presenterar vi en grafbaserad strategi för att hypothesize en rik semantisk beskrivning av en ny målkälla från en uppsättning kända källor som har modellerats över samma domän ontologi. Vi utnyttjar domän ontologin och de kända källmodellerna för att bygga en graf som representerar utrymmet för rimliga källbeskrivningar. Sedan beräknar vi de bästa k-kandidaterna och föreslår användaren en lista över de semantiska modellerna för den nya källan. Metoden tar hänsyn till användarkorrigeringar för att lära sig mer exakta semantiska beskrivningar av framtida datakällor. Vår utvärdering visar att vår metod producerar modeller som är dubbelt så exakta än de modeller som produceras med hjälp av ett toppmodernt system som inte lär sig av tidigare modeller.
Ett konceptuellt relaterat tillvägagångssätt, även om det inte fokuserar på geodata, är Taheriyan et al. REF, som lär sig den semantiska beskrivningen av en ny källa med en uppsättning kända semantiska beskrivningar som träningsset och domän ontologi som bakgrundskunskap.
A Graph-Based Approach to Learn Semantic Descriptions of Data Sources
{'venue': 'International Semantic Web Conference', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}