Typen av RDF-datamodellen möjliggör många beskrivningar av samma enhet. Till exempel kan olika RDF-vokabulärer användas för att beskriva farmakogenomiska data, och samma läkemedel eller gen representeras av olika RDF-grafer i DBpedia eller Drugbank. För att tillhandahålla en enhetlig representation av samma verkliga enhet måste RDF-diagram integreras semantiskt. Semantisk integration kräver hantering av kunskap kodad i RDF-vokabulärer för att bestämma relationen av olika RDF-representationer för samma enhet, t.ex. axiomatic denition of vokabulär rekvisita eller resurselikvivalenser. Vi utformar MINTE, en integrationsteknik som bygger på både: kunskap som anges i RDF-vokabulärer och semantiska likhetsåtgärder för att slå samman semantiskt likvärdiga RDF-grafer, d.v.s. grafer som motsvarar samma verkliga enhet. MINTE följer ett tvåfaldigt tillvägagångssätt för att lösa problemet med att integrera RDF-diagram. I det första steget implementerar MINTE en 1-1 viktad perfekt matchningsalgoritm för att identifiera semantiskt likvärdiga RDF-enheter i olika grafer. Sedan förlitar sig MINTE på olika fusionsstrategier för att slå samman tredubblar från dessa semantiskt likvärdiga RDF-enheter. Vi utvärderar empiriskt Mintes resultat på data från DBpedia, Wikidata och Drugbank. De experimentella resultaten tyder på att MINTE exakt kan integrera semantiskt likvärdiga RDF-grafer. •Informationssystem →Medarbetare och dataintegration.
Collarana m.fl. införa MINTE REF, en semantisk integrationsteknik för RDF-grafer.
MINTE: semantically integrating RDF graphs
{'venue': "WIMS '17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}