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2016 | OriginalPaper | Buchkapitel

A Preliminary Investigation Towards Improving Linked Data Quality Using Distance-Based Outlier Detection

verfasst von : Jeremy Debattista, Christoph Lange, Sören Auer

Erschienen in: Semantic Technology

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

With more and more data being published on the Web as Linked Data, Web Data quality is becoming increasingly important. While quite some work has been done with regard to quality assessment of Linked Data, only few works have addressed quality improvement. In this article, we present a preliminary an approach for identifying potentially incorrect RDF statements using distance-based outlier detection. Our method follows a three stage approach, which automates the whole process of finding potentially incorrect statements for a certain property. Our preliminary evaluation shows that a high precision is maintained with different settings.

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Fußnoten
1
The Java code can be found in our GIT repository: https://​goo.​gl/​bGRKxi.
 
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Metadaten
Titel
A Preliminary Investigation Towards Improving Linked Data Quality Using Distance-Based Outlier Detection
verfasst von
Jeremy Debattista
Christoph Lange
Sören Auer
Copyright-Jahr
2016
Buch
Semantic Technology

Print ISBN: 978-3-319-50111-6

Electronic ISBN: 978-3-319-50112-3

Copyright-Jahr: 2016

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-50112-3_9

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    Bildnachweise