Abstract-The Web myllrar av rik strukturerad information i form av HTML-tabeller, vilket ger oss möjlighet att bygga ett kunskapsförråd genom att integrera dessa tabeller. Ett viktigt problem med integration av webbdata är att upptäcka semantiska korrespondenser mellan kolumner i webbtabeller, och schemamatchning är ett populärt sätt att bestämma de semantiska korrespondenserna. Men konventionella schema matchning tekniker är inte alltid effektiva för webbbord matchning på grund av ofullständighet i webbbord. I detta dokument föreslår vi en tvådelad strategi för matchning av webbbord som på ett effektivt sätt tar itu med ovannämnda svårigheter. För det första föreslår vi ett konceptbaserat tillvägagångssätt som kartlägger varje kolumn i en webbtabell till det bästa konceptet, i en välutvecklad kunskapsbas, som representerar det. Detta tillvägagångssätt övervinner problemet att ibland värden för två webbtabellkolumner kan vara åtskilda, även om kolumnerna är relaterade, på grund av ofullständighet i kolumnvärdena. För det andra utvecklar vi en hybrid maskin-crowdsourcing ram som utnyttjar mänsklig intelligens för att urskilja begreppen för "svåra" kolumner. Vårt övergripande ramverk tilldelar publiken de mest "nyttiga" kolumnerna för att konceptera matchningsuppgifter under en viss budget och använder crowdsourcing-resultatet för att hjälpa vår algoritm att dra slutsatsen om de bästa matchningarna för resten av kolumnerna. Vi validerar effektiviteten av vårt ramverk genom en omfattande experimentell studie över två verkliga webbtabeller dataset. Resultaten visar att vår tvådelade strategi överträffar befintliga schema matchning tekniker till endast en låg kostnad för crowdsourcing.
Fläkt et al. I REF föreslogs ett hybridsystem för maskincrowdsourcing för matchning av webbbord.
A hybrid machine-crowdsourcing system for matching web tables
{'venue': '2014 IEEE 30th International Conference on Data Engineering', 'journal': '2014 IEEE 30th International Conference on Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}