Abstrakt. Det länkade datamolnet växer snabbt när fler och fler kunskapsbaser blir tillgängliga som länkade data. Kunskapsbaserade tillämpningar måste förlita sig på effektiva implementeringar av frågespråk som SPARQL för att få tillgång till den information som finns i stora datauppsättningar som DBpedia, Freebase eller ett av de många domänspecifika RDF-arkiven. Emellertid, hämtning av specifika fakta från en RDF dataset ofta hindras av bristen på schema kunskap, som skulle möjliggöra frågetid slutsats eller materialisering av implicita fakta. Till exempel, om en RDF graf innehåller information om filmer och skådespelare, men endast Titanic med Leonardo DiCaprio anges uttryckligen, en fråga för alla filmer Leonardo DiCaprio agerade i kanske inte ge det förväntade svaret. Endast om de två egenskaperna med och agerat i förklaras omvänt av ett lämpligt schema, kan den felande länken mellan RDF-entiterna härledas. I detta arbete presenterar vi en strategi för att berika schemat för alla RDF dataset med egendom axioms genom statistisk schema induktion. Skalbarheten i vårt genomförande, som bygger på föreningsregeln gruvdrift, samt kvaliteten på de automatiskt förvärvade egendom axioms visas av en utvärdering av DBpedia. Nyckelord: Linked Data, Ontology Learning, OWL2, Property Attribut För närvarande växer mängden information som finns tillgänglig som Linked Data på webben snabbt. Stora databaser som DBpedia eller Freebase innehåller redan data om många olika ämnen, och fungerar därmed som kristalliseringspunkter för att inkludera nya data och domänspecifika kunskapsdatabaser. Dess enorma tillväxt både vad gäller storlek och täckning gör Linked Data mer och mer tilltalande för olika typer av applikationer. Ett problem med många länkade datamängder är dock fortfarande bristen på ett lämpligt schema som skulle kunna användas för att dra slutsatser om implicit information och för att validera överensstämmelsen hos nytillkomna data. Den semantiska webbarkitekturen förutser formella ontologier som en grund för att härleda implicit information och dataverifiering. Skapandet av sådana ontologier är emellertid en komplicerad och tidskrävande process och storleken och heterogeniteten hos länkade datakällor gör det manuellt skapande av formella ontologier till ett orealistiskt scenario. Det finns vissa insatser för att skapa schemainformation för länkade data. Exempel är Johanna Völker som finansieras genom ett Margarete-von-Wrangell-stipendium från Europeiska socialfonden (ESF) och ministeriet för vetenskap, forskning och konst Baden-Württemberg.
Fleischhacker och kollegor, till exempel, använda statistiska schema induktion i den strategi de föreslog för att berika schemat för alla RDF dataset med egendom axioms REF.
Mining RDF Data for Property Axioms
{'venue': 'OTM Conferences', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}