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Erschienen in:
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2013 | OriginalPaper | Buchkapitel

Type Inference on Noisy RDF Data

verfasst von : Heiko Paulheim, Christian Bizer

Erschienen in: The Semantic Web – ISWC 2013

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Type information is very valuable in knowledge bases. However, most large open knowledge bases are incomplete with respect to type information, and, at the same time, contain noisy and incorrect data. That makes classic type inference by reasoning difficult. In this paper, we propose the heuristic link-based type inference mechanism

SDType

, which can handle noisy and incorrect data. Instead of leveraging T-box information from the schema,

SDType

takes the actual use of a schema into account and thus is also robust to misused schema elements.

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Metadaten
Titel
Type Inference on Noisy RDF Data
verfasst von
Heiko Paulheim
Christian Bizer
Copyright-Jahr
2013
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
The Semantic Web – ISWC 2013

Print ISBN: 978-3-642-41334-6

Electronic ISBN: 978-3-642-41335-3

Copyright-Jahr: 2013

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-41335-3_32