Abstrakt. Trots seriösa forskningsinsatser lider automatisk ontologimatchning fortfarande av allvarliga problem när det gäller kvaliteten på matchande resultat. Befintliga matchningssystem kompromissa precision och återkalla och har sina specifika styrkor och svagheter. Detta leder till problem när rätt matchning för en given uppgift måste väljas. I detta papper presenterar vi en metod för att förbättra matchning resultat genom att inte välja en specifik matcher men tillämpa maskininlärning tekniker på en ensemble av matchers. Härigenom lär vi oss regler för riktigheten av en korrespondens baserad på utdata från olika matchers och ytterligare information om arten av de element som ska matchas, vilket utnyttjar svagheterna hos en enskild matcher. Vi visar att vår metod alltid presterar betydligt bättre än medianen för de tändstickor som används och i de flesta fall överträffar den bästa tändstickan med en optimal tröskel för ett givet par ontologier. Som en sidoprodukt av våra experiment upptäckte vi att majoriteten av rösterna är en enkel men kraftfull heurist för att kombinera matchers som nästan når kvaliteten på våra lärande resultat. Trots betydande forskningsinsatser är automatisk ontologimatchning ett av de ouppfyllda löftena om semantisk webbteknik och kan visa sig bli akilleshälen för storskaliga tillämpningar av ontologier på webben. Hittills har ett betydande antal automatiska matchningssystem utvecklats som tar itu med matchningsproblemet genom att tillämpa olika heuristik, varav de flesta bygger på likheter mellan representationer. Beroende på vilken typ av heuristik som används, dessa matchers visar en varierande kvalitet på olika matchningsproblem. Detta problem hanteras vanligtvis genom metoder för att välja den optimala matchningen baserat på arten av matchningsuppgiften och de kända egenskaperna hos de olika matchningssystemen. Ett sådant tillvägagångssätt som har baserats på omfattande intervjuer och tester beskrivs i [14]. En annan typisk metod för att hantera problemet med att anpassa sig till en given matchande uppgift är att tillämpa maskininlärning tekniker för att lära sig den optimala konfigurationen av en matcher för en given datauppsättning [6]. Detta tillvägagångssätt innebär att man fastställer rätt heuristik och lämpliga parametrar för att uppnå bästa resultat. Det tillvägagångssätt som föreslås i detta dokument skiljer sig från de ovan nämnda genom att inte underteckna en specifik matcher men försöker utnyttja resultaten av tillgängliga matchers
För att ta itu med problemet med anpassningsverktygsval utvecklade Eckert et al REF ett ramverk med hjälp av maskininlärningsteknik.
Improving Ontology Matching Using Meta-level Learning
{'venue': 'ESWC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}