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Erschienen in:
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2014 | OriginalPaper | Buchkapitel

Detecting Incorrect Numerical Data in DBpedia

verfasst von : Dominik Wienand, Heiko Paulheim

Erschienen in: The Semantic Web: Trends and Challenges

Verlag: Springer International Publishing

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DBpedia is a central hub of Linked Open Data (LOD). Being based on crowd-sourced contents and heuristic extraction methods, it is not free of errors. In this paper, we study the application of unsupervised numerical outlier detection methods to DBpedia, using Interquantile Range (IQR), Kernel Density Estimation (KDE), and various dispersion estimators, combined with different semantic grouping methods. Our approach reaches 87% precision, and has lead to the identification of 11 systematic errors in the DBpedia extraction framework.

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Metadaten
Titel
Detecting Incorrect Numerical Data in DBpedia
verfasst von
Dominik Wienand
Heiko Paulheim
Copyright-Jahr
2014
Verlag
Springer International Publishing
Buch
The Semantic Web: Trends and Challenges

Print ISBN: 978-3-319-07442-9

Electronic ISBN: 978-3-319-07443-6

Copyright-Jahr: 2014

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-07443-6_34

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    Bildnachweise