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Linked Data統合に向けたLiteral値マッチング手法の提案
https://uec.repo.nii.ac.jp/records/9102
https://uec.repo.nii.ac.jp/records/9102bd847fb8-7679-4fc5-9790-2eb67f1dc9fa
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
30_30_440 (374.2 kB)
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| Item type | 学術雑誌論文 / Journal Article(1) | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2019-04-09 | |||||
| タイトル | ||||||
| タイトル | Linked Data統合に向けたLiteral値マッチング手法の提案 | |||||
| 言語 | ja | |||||
| タイトル | ||||||
| タイトル | Proposal of Literal Matching Method toward Linked Data Integration | |||||
| 言語 | en | |||||
| 言語 | ||||||
| 言語 | jpn | |||||
| キーワード | ||||||
| 言語 | en | |||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | linked open data | |||||
| キーワード | ||||||
| 言語 | en | |||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | literal matching | |||||
| キーワード | ||||||
| 言語 | en | |||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | instance matching | |||||
| 資源タイプ | ||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 | |||||
| 資源タイプ | journal article | |||||
| 著者 |
川村, 隆浩
× 川村, 隆浩× 長野, 伸一× 大須賀, 昭彦 |
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| 抄録 | ||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||
| 内容記述 | Linked Open Data (LOD) has a graph structure in which nodes are represented by URIs, and thus LOD sets are connected and searched through different domains. In fact, however, 5% of the values are literal (string without URI) even in DBpedia, which is a de facto hub of LOD. Therefore, this paper proposes a method of identifying and aggregating literal nodes in order to give a URI to literals that have the same meaning and to promote data linkage. Our method regards part of the LOD graph structure as a block image, and then extracts image features based on Scale-Invariant Feature Transform (SIFT), and performs ensemble learning, which is well known in the field of computer vision. In an experiment, we created about 30,000 literal pairs from a Japanese music category of DBpedia Japanese and Freebase, and confirmed thatthe proposed method correctly determines literal identity with F-measure of 76--85%. | |||||
| 書誌情報 |
ja : 人工知能学会論文誌 en : Transactions of the Japanese Society for Artificial Intelligence 巻 30, 号 2, p. 440-448, 発行日 2015-01-01 |
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| 出版者 | ||||||
| 出版者 | 人工知能学会 | |||||
| ISSN | ||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||
| 収録物識別子 | 1346-0714 | |||||
| DOI | ||||||
| 関連タイプ | isIdenticalTo | |||||
| 識別子タイプ | DOI | |||||
| 関連識別子 | 10.1527/tjsai.30.440 | |||||
| 権利 | ||||||
| 権利情報 | Copyright © 人工知能学会 2015 | |||||
| 関連サイト | ||||||
| 識別子タイプ | DOI | |||||
| 関連識別子 | https://doi.org/10.1527/tjsai.30.440 | |||||
| 著者版フラグ | ||||||
| 出版タイプ | VoR | |||||
| 出版タイプResource | http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 | |||||
