Skip to main content
Fachgebiete
Automobil + Motoren Bauwesen + Immobilien Business IT + Informatik Elektrotechnik + Elektronik Energie + Nachhaltigkeit Finance + Banking Management + Führung Marketing + Vertrieb Maschinenbau + Werkstoffe Versicherung + Risiko
DE
EN
Bücher
Zeitschriften
Themenseiten
Organisationspsychologie Projektmanagement Marketing Smart Manufacturing
Weitere Formate
Podcasts Webinare Technik Webinare Wirtschaft Kongresse Veranstaltungskalender Awards
Jetzt Einzelzugang starten
Zugang für Unternehmen
Referenzkunden
SLX-Digitalkonferenz: Zukunftswerkstatt 2024

Mehr Umsatz mit Top-Kontakten

Am 7. Mai erfahren Sie, wie Vertriebsteams Leadgenerierung, Leadnurturing und Leadstrategien effizient steuern können.
Erweiterte Suche
Anmelden
nach oben
Erschienen in:
Diefficiency Metrics: Measuring the Continuous Efficiency of Query Processing Approaches Kapitel lesen Erstes Kapitel lesen

2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

An Entity Relatedness Test Dataset

verfasst von : José Eduardo Talavera Herrera, Marco Antonio Casanova, Bernardo Pereira Nunes, Luiz André P. Paes Leme, Giseli Rabello Lopes

Erschienen in: The Semantic Web – ISWC 2017

Verlag: Springer International Publishing

Einloggen

Aktivieren Sie unsere intelligente Suche, um passende Fachinhalte oder Patente zu finden.

search-config
loading …

Abstract

A knowledge base stores descriptions of entities and their relationships, often in the form of a very large RDF graph, such as DBpedia or Wikidata. The entity relatedness problem refers to the question of computing the relationship paths that better capture the connectivity between a given entity pair. This paper describes a dataset created to support the evaluation of approaches that address the entity relatedness problem. The dataset covers two familiar domains, music and movies, and uses data available in IMDb and last.fm, which are popular reference datasets in these domains. The paper describes in detail how sets of entity pairs from each of these domains were selected and, for each entity pair, how a ranked list of relationship paths was obtained.

Sie haben noch keine Lizenz? Dann Informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 102.000 Bücher
  • über 537 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe
  • Versicherung + Risiko

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 390 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Maschinenbau + Werkstoffe




 

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 340 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Versicherung + Risiko




Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren
Vorheriges Kapitel One Year of the OpenCitations Corpus
Nächstes Kapitel RSPLab: RDF Stream Processing Benchmarking Made Easy
Fußnoten
Literatur
1.
Heim, P., Hellmann, S., Lehmann, J., Lohmann, S., Stegemann, T.: RelFinder: revealing relationships in RDF knowledge bases. In: Chua, T.-S., Kompatsiaris, Y., Mérialdo, B., Haas, W., Thallinger, G., Bailer, W. (eds.) SAMT 2009. LNCS, vol. 5887, pp. 182–187. Springer, Heidelberg (2009). doi:10.​1007/​978-3-642-10543-2_​21 CrossRef
2.
Fang, L., Sarma, A.D., Yu, C., Bohannon, P.: REX: explaining relationships between entity pairs. PVLDB 5(3), 241–252 (2011)
3.
4.
Cheng, G., Zhang, Y., Qu, Y.: Explass: exploring associations between entities via top-K ontological patterns and facets. In: Mika, P., et al. (eds.) ISWC 2014. LNCS, vol. 8797, pp. 422–437. Springer, Cham (2014). doi:10.​1007/​978-3-319-11915-1_​27
5.
Mohan, Y., Bolin, D., Surajit, C., Chakrabarti, K.: Finding patterns in a knowledge base using keywords to compose table answers. PVLDB 7(14), 1809–1820 (2014)
6.
Herrera, J., Casanova, M.A., Nunes, B.P., Lopes, G.R., Leme, L.A.: DBpedia profiler tool: profiling the connectivity of entity pairs in DBpedia. In: IESD 2016 (2016)
7.
Le, W., Li, F., Kementsietsidis, A., Duan, S.: Scalable keyword search on large RDF data. IEEE TKDE 26(11), 2774–2788 (2014)
8.
Hulpuş, I., Prangnawarat, N., Hayes, C.: Path-based semantic relatedness on linked data and its use to word and entity disambiguation. In: Arenas, M., et al. (eds.) ISWC 2015. LNCS, vol. 9366, pp. 442–457. Springer, Cham (2015). doi:10.​1007/​978-3-319-25007-6_​26 CrossRef
9.
Färber, M., Ell, B., Menne, C., Rettinger, A.: A comparative survey of DBpedia, freebase, OpenCyc, Wikidata and YAGO. Semant. Web J. (1), 1–5 (2015)
10.
De Vocht, L., Beecks, C., Verborgh, R., Mannens, E., Seidl, T., Van de Walle, R.: Effect of heuristics on serendipity in path-based storytelling with linked data. In: Yamamoto, S. (ed.) HIMI 2016. LNCS, vol. 9734, pp. 238–251. Springer, Cham (2016). doi:10.​1007/​978-3-319-40349-6_​23 CrossRef
11.
Nunes, B.P., Herrera, J., Taibi, D., Lopes, G.R., Casanova, M.A., Dietze, S.: SCS connector - quantifying and visualising semantic paths between entity pairs. In: Presutti, V., Blomqvist, E., Troncy, R., Sack, H., Papadakis, I., Tordai, A. (eds.) ESWC 2014. LNCS, vol. 8798, pp. 461–466. Springer, Cham (2014). doi:10.​1007/​978-3-319-11955-7_​67
12.
Watts, D.J., Strogatz, S.H.: Collective dynamics of ‘small-world’ networks. Nature 393(6684), 440–442 (1998)CrossRefMATH
13.
Levenshtein, V.: Binary codes capable of correcting deletions, insertions and reversals. In: Soviet Physics Doklady, vol. 10, p. 707 (1966)
14.
De Vocht, L., Coppens, S., Verborgh, R., Sande, M., Mannens, E., de Walle, R.: Discovering meaningful connections between resources in the web of data. In: LDOW CEUR-WS.org, vol. 996 (2013)
15.
Nunes, B.P., Dietze, S., Casanova, M.A., Kawase, R., Fetahu, B., Nejdl, W.: Combining a co-occurrence-based and a semantic measure for entity linking. In: Cimiano, P., Corcho, O., Presutti, V., Hollink, L., Rudolph, S. (eds.) ESWC 2013. LNCS, vol. 7882, pp. 548–562. Springer, Heidelberg (2013). doi:10.​1007/​978-3-642-38288-8_​37 CrossRef
16.
17.
18.
19.
20.
21.
Metadaten
Titel
An Entity Relatedness Test Dataset
verfasst von
José Eduardo Talavera Herrera
Marco Antonio Casanova
Bernardo Pereira Nunes
Luiz André P. Paes Leme
Giseli Rabello Lopes
Copyright-Jahr
2017
Buch
The Semantic Web – ISWC 2017

Print ISBN: 978-3-319-68203-7

Electronic ISBN: 978-3-319-68204-4

Copyright-Jahr: 2017

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-68204-4_20

Premium Partner

    Bildnachweise