Effective Instance Matching for Heterogeneous Structured Data
Abstract:
One main problem towards the effective usage of structured data is instance matching, where the goal is to find instance representations referring to the same real-world thing. In this book we investigate how to effectively match Heterogeneous structured data. We evaluate our approaches against the latest baselines. The results show advances beyond the state-of-the-art.
| Zugehörige Institution(en) am KIT | Institut für Angewandte Informatik und Formale Beschreibungsverfahren (AIFB) |
| Publikationstyp | Hochschulschrift |
| Publikationsjahr | 2014 |
| Sprache | Englisch |
| Identifikator | urn:nbn:de:swb:90-449304 KITopen-ID: 1000044930 |
| Verlag | Karlsruher Institut für Technologie (KIT) |
| Umfang | 161 S. |
| Art der Arbeit | Dissertation |
| Fakultät | Fakultät für Wirtschaftswissenschaften (WIWI) |
| Institut | Institut für Angewandte Informatik und Formale Beschreibungsverfahren (AIFB) |
| Prüfungsdaten | 05.06.2014 |
| Schlagwörter | Instance Matching, Blocking, Machine Learning, Semantic Web, Data Management |
| Referent/Betreuer | Studer, R. |