Linked Data Entity Summarization
Abstract:
On the Web, the amount of structured and Linked Data about entities is constantly growing. Descriptions of single entities often include thousands of statements and it becomes difficult to comprehend the data, unless a selection of the most relevant facts is provided. This doctoral thesis addresses the problem of Linked Data entity summarization. The contributions involve two entity summarization approaches, a common API for entity summarization, and an approach for entity data fusion.
| Zugehörige Institution(en) am KIT | Institut für Angewandte Informatik und Formale Beschreibungsverfahren (AIFB) |
| Publikationstyp | Hochschulschrift |
| Publikationsjahr | 2017 |
| Sprache | Englisch |
| Identifikator | urn:nbn:de:swb:90-653959 KITopen-ID: 1000065395 |
| Verlag | Karlsruher Institut für Technologie (KIT) |
| Umfang | XXII, 180 S. |
| Art der Arbeit | Dissertation |
| Fakultät | Fakultät für Wirtschaftswissenschaften (WIWI) |
| Institut | Institut für Angewandte Informatik und Formale Beschreibungsverfahren (AIFB) |
| Prüfungsdaten | 08.12.2016 |
| Schlagwörter | linked data, entity summarization, entity data fusion, knowledge graph, API |
| Nachgewiesen in | OpenAlex |
| Referent/Betreuer | Studer, R. |
