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Erschienen in:
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2018 | OriginalPaper | Buchkapitel

Duplicate Resource Detection in RDF Datasets Using Hadoop and MapReduce

verfasst von : Kumar Sharma, Ujjal Marjit, Utpal Biswas

Erschienen in: Advances in Electronics, Communication and Computing

Verlag: Springer Singapore

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Abstract

In the Semantic Web community many approaches have been evolved for generating RDF (Resource Description Framework) resources. However, they often capture duplicate resources, that are stored without elimination. In consequence, duplicate resources reduce the data quality as well as increase unnecessary size of the dataset. We propose an approach for detecting duplicate resources in RDF datasets using Hadoop and MapReduce framework. RDF resources are compared using similarity metrics defined at resource level, RDF statement level as well as object level. The performance is evaluated with the evaluation metrics and the experimental evaluation showed the accuracy, effectiveness, and efficiency of the proposed approach.

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Metadaten
Titel
Duplicate Resource Detection in RDF Datasets Using Hadoop and MapReduce
verfasst von
Kumar Sharma
Ujjal Marjit
Utpal Biswas
Copyright-Jahr
2018
Verlag
Springer Singapore
Buch
Advances in Electronics, Communication and Computing

Print ISBN: 978-981-10-4764-0

Electronic ISBN: 978-981-10-4765-7

Copyright-Jahr: 2018

DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-10-4765-7_26

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    Bildnachweise