Abstrakt. Länkade data är en gigantisk, ständigt växande och extremt värdefull resurs, men dess användning är fortfarande starkt beroende av i) slutanvändarnas kännedom om RDF:s grafdatamodell och dess frågespråk, SPARQL, och ii) kunskap om tillgängliga datauppsättningar och deras innehåll. Intelligent sökordssökning över länkade data undersöks för närvarande som ett sätt att övervinna dessa hinder för inträde i ett antal olika tillvägagångssätt, inklusive semantiska sökmotorer och automatisk omvandling av frågor i naturligt språk till strukturerade frågor. Vårt arbete tar upp den specifika utmaningen med att kartlägga nyckelord till länkade dataresurser, och föreslår en ny metod för denna uppgift. Genom att utnyttja grafstrukturen inom länkad data bestämmer vi vilka egenskaper mellan resurser som är användbara för att upptäcka, eller direkt uttrycka, semantisk likhet. Vi föreslår också en ny poängfunktion för att ranka resultat. Experiment på ett offentligt tillgängligt dataset visar en 17% förbättring i genomsnittlig Reciprocal Rank över state of the art.
Augenstein m.fl. REF föreslår en metod för att kartlägga nyckelord till LD-resurser genom att hitta de egenskaper som är relaterade till semantisk likhet mellan resurser.
Mapping Keywords to Linked Data Resources for Automatic Query Expansion
{'venue': 'KNOW@LOD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}