I detta dokument föreslår vi att man utvidgar nuvarande praxis för schemamatchning med samtidig användning av top-K schemakartläggningar snarare än en enda bästa kartläggning. Detta är en naturlig utvidgning av befintliga metoder (som kan anses falla i topp-1-kategorin), med beaktande av den imprecision som ingår i schema matchningsprocessen. Kärnan i denna metod är samtidig generering och undersökning av K bästa schemakartläggningar för att identifiera användbara kartläggningar. I dokumentet diskuteras effektiva metoder för att generera top-K-metoder och föreslås en generisk metod för samtidig användning av top-K-kartläggningar. Vi föreslår också en konkret heurism som syftar till att förbättra precisionen till priset av återkallande. Vi har testat heurismen på såväl verkliga som syntetiska data och analyserat de smickrande resultaten. Nyheten i detta dokument ligger i den robusta utbyggnaden av befintliga metoder för schema matchning, en som graciöst kan rymma mindre än perfekt scenarier där den exakta kartläggningen inte kan identifieras i en enda iteration. Vårt förslag innebär ett steg framåt när det gäller att uppnå helt automatiserade schemamatchningar, som för närvarande i bästa fall är semiautomerade.
Författare föreslog också i REF en utvidgning av nuvarande praxis för schema matchning med samtidig användning av top-K schema kartläggningar snarare än en enda bästa kartläggning.
Managing Uncertainty in Schema Matching with Top-K Schema Mappings
{'venue': 'Journal on Data Semantics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}