Abstrakt. Att upptäcka länkar mellan överlappande dataset på webben realiseras i allmänhet genom användning av suddiga likhetsåtgärder. Konfigurering av sådana åtgärder är ofta en icke-trivial uppgift som beror på domänen, ontologiska scheman, och formatering konventioner i data. Befintliga lösningar bygger antingen på användarens kunskap om data och domänen eller på användning av maskininlärning för att upptäcka dessa parametrar baserat på träningsdata. I detta dokument presenterar vi ett nytt tillvägagångssätt för att ta itu med frågan om datalänkning som bygger på den oövervakade upptäckten av de nödvändiga likhetsparametrarna. I stället för att använda märkta data tar metoden hänsyn till flera önskade egenskaper som fördelningen av utdatalikvärdiga värden bör uppfylla. Metoden inkluderar dessa egenskaper i ett lämplighetskriterium som används i en genetisk algoritm för att fastställa likhetsparametrar som maximerar kvaliteten på det resulterande linsetet enligt de berörda egenskaperna. Vi visar i experiment med hjälp av riktmärken såväl som verkliga datauppsättningar att en sådan oövervakad metod kan nå samma prestandanivåer som manuellt konstruerade metoder, och hur de olika parametrarna i den genetiska algoritmen och lämplighetskriteriet påverkar resultaten för olika datauppsättningar.
Knofuss+GA REF är en oövervakad metod som använder en genetisk algoritm för lärande.
Unsupervised learning of link discovery configuration
{'venue': 'ESWC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}