Schema Matchning är problemet med att identifiera motsvarande element i olika scheman. Att upptäcka dessa korrespondenser eller matchningar är till sin natur svårt att automatisera. Tidigare lösningar har föreslagit en principiell kombination av flera algoritmer. Dessa lösningar fungerar dock ibland ganska dåligt på grund av bristen på tillräckliga bevis i scheman matchas. I denna artikel visar vi hur en corpus av scheman och kartläggningar kan användas för att öka bevisen om scheman matchas, så att de kan matchas bättre. En sådan corpus innehåller vanligtvis flera scheman som modellerar liknande begrepp och därmed gör det möjligt för oss att lära oss variationer i elementen och deras egenskaper. Vi utnyttjar en sådan corpus på två sätt. För det första ökar vi bevisen för att varje element motsvaras av att inkludera bevis från liknande element i corpus. För det andra lär vi oss statistik om element och deras relationer och använder dem för att dra slutsatser om begränsningar som vi använder för att beskära kandidatkartläggningar. Vi beskriver också hur man använder kända kartläggningar för att lära sig vikten av domän och generella begränsningar. Vi presenterar experimentella resultat som visar corpus-baserade matchande outperforms direkt matchning (utan fördelen av en corpus) i flera domäner.
Idén om att utnyttja en corpus av scheman beaktades först i REF.
Corpus-based schema matching
{'venue': "21st International Conference on Data Engineering (ICDE'05)", 'journal': "21st International Conference on Data Engineering (ICDE'05)", 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}