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Erschienen in:
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2016 | OriginalPaper | Buchkapitel

DSCrank: A Method for Selection and Ranking of Datasets

verfasst von : Yasmmin Cortes Martins, Fábio Faria da Mota, Maria Cláudia Cavalcanti

Erschienen in: Metadata and Semantics Research

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Considerable efforts have been made to build the Web of Data. One of the main challenges has to do with how to identify the most related datasets to connect to. Another challenge is to publish a local dataset into the Web of Data, following the Linked Data principles. The present work is based on the idea that a set of activities should guide the user on the publication of a new dataset into the Web of Data. It presents the specification and implementation of two initial activities, which correspond to the crawling and ranking of a selected set of existing published datasets. The proposed implementation is based on the focused crawling approach, adapting it to address the Linked Data principles. Moreover, the dataset ranking is based on a quick glimpse into the content of the selected datasets. Additionally, the paper presents a case study in the Biomedical area to validate the implemented approach, and it shows promising results with respect to scalability and performance.

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Fußnoten
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Ratio between relevant datasets retrieved and the number of top ranked datasets.
 
Literatur
1.
Bizer, C., Heath, T., Berners-Lee, T.: Linked data - the story so far. Int. J. Semant. Web Inf. Syst. 5(3), 1–22 (2009)CrossRef
2.
Caliskan, K., Ozcan, R.: Comparing classification methods for link context based focused crawlers. In: 2013 International Conference on Electronics, Computer and Computation (ICECCO), pp. 143–146, November 2013
3.
Hausenblas, M.: Exploiting linked data to build web applications. IEEE Internet Comput. 13(4), 68–73 (2009). Accessed 01 May 2016MathSciNetCrossRef
4.
Hull, D.A.: Stemming algorithms: a case study for detailed evaluation. J. Am. Soc. Inf. Sci. (JASIS) 47(1), 70–84 (1996)CrossRef
5.
Leme, L.A.P.P., Lopes, G.R., Nunes, B.P., Casanova, M.A., Dietze, S.: Identifying candidate datasets for data interlinking. In: Daniel, F., Dolog, P., Li, Q. (eds.) ICWE 2013. LNCS, vol. 7977, pp. 354–366. Springer, Heidelberg (2013). doi:10.​1007/​978-3-642-39200-9_​29 CrossRef
6.
Manning, C.D., Raghavan, P., Schtze, H.: Introduction to Information Retrieval. Cambridge University Press, New York (2008)CrossRefMATH
7.
Nikolov, A., d’Aquin, M., Motta, E.: What should i link to? identifying relevant sources and classes for data linking. In: Pan, J.Z., Chen, H., Kim, H.-G., Li, J., Horrocks, I., Mizoguchi, R., Wu, Z., Wu, Z. (eds.) JIST 2011. LNCS, vol. 7185, pp. 284–299. Springer, Heidelberg (2012). doi:10.​1007/​978-3-642-29923-0_​19 CrossRef
8.
de Oliveira, H.R., Tavares, A.T., Lóscio, B.F.: Feedback-based data set recommendation for building linked data applications. In: International Conference on Semantic Systems, I-SEMANTICS 2012, pp. 49–55. ACM, New York (2012)
9.
Raman, S., Chaurasiya, V., Venkatesan, S.: Performance comparison of various information retrieval models used in search engines. In: International Conference on Communication, Information Computing Technology (ICCICT), pp. 1–4 (2012)
10.
Salvadores, M., Alexander, P.R., Musen, M.A., Noy, N.F.: Bioportal as a dataset of linked biomedical ontologies and terminologies in RDF. Semant. Web 4(3), 277–284 (2013)
11.
Studer, R., Benjamins, V.R., Fensel, D.: Knowledge engineering: principles and methods. Data Knowl. Eng. 25(1–2), 161–197 (1998)CrossRefMATH
12.
Toutanova, K., Klein, D., Manning, C.D., Singer, Y.: Feature-rich part-of-speech tagging with a cyclic dependency network. In: Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics on Human Language Technology, pp. 173–180. Association for Computational Linguistics, Stroudsburg (2003)
13.
Zaveri, A., Rula, A., Maurino, A., Pietrobon, R., Lehmann, J., Auer, S.: Quality assessment for linked data: a survey. Semant. Web 7(1), 63–93 (2016)CrossRef
Metadaten
Titel
DSCrank: A Method for Selection and Ranking of Datasets
verfasst von
Yasmmin Cortes Martins
Fábio Faria da Mota
Maria Cláudia Cavalcanti
Copyright-Jahr
2016
Buch
Metadata and Semantics Research

Print ISBN: 978-3-319-49156-1

Electronic ISBN: 978-3-319-49157-8

Copyright-Jahr: 2016

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-49157-8_29

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