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2018 | OriginalPaper | Buchkapitel

The Knowledge Increase Estimation Framework for Integration of Ontology Instances’ Relations

verfasst von : Adrianna Kozierkiewicz, Marcin Pietranik

Erschienen in: Databases and Information Systems

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

The previous authors’ research showed that it is not only possible, but also profitable to estimate a potential growth of a level of knowledge that appears during an integration of ontologies. Such estimation can be done before the eventual integration procedure (or at least during such) which makes it even more valuable, because it allows to decide if a particular integration should be performed in the first place. Until now, authors of this paper prepared a formal framework that can be used to estimate the knowledge increase on the level of concepts, instances and relations between concepts. This paper is devoted to the level of relations between instances.

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Fußnoten
Literatur
1.
2.
Burton-Jones, A., et al.: A semiotic metrics suite for assessing the quality of ontologies. Data Knowl. Eng. 55(1), 84–102 (2005)CrossRef
3.
Ceusters W., Smith B.: Towards a realism-based metric for quality assurance in ontology matching. In: Proceedings of the 2006 Conference on Formal Ontology in Information Systems: Proceedings of the Fourth International Conference (FOIS 2006), pp. 321–332. IOS Press (2006)
4.
5.
Euzenat, J.: Semantic precision and recall for ontology alignment evaluation. IJCAI 7, 348–353 (2007)
6.
Jiang, Y., Wang, X., Zheng, H.T.: A semantic similarity measure based on information distance for ontology alignment. Inf. Sci. 278, 76–87 (2014)CrossRef
7.
8.
Kozierkiewicz-Hetmańska, A., Pietranik, M., Hnatkowska, B.: The knowledge increase estimation framework for ontology integration on the instance level. In: Nguyen, N.T., Tojo, S., Nguyen, L.M., Trawiński, B. (eds.) ACIIDS 2017. LNCS (LNAI), vol. 10191, pp. 3–12. Springer, Cham (2017). https://​doi.​org/​10.​1007/​978-3-319-54472-4_​1CrossRef
9.
Kozierkiewicz-Hetmańska, A., Pietranik, M.: The knowledge increase estimation framework for ontology integration on the relation level. In: Nguyen, N.T., Papadopoulos, G.A., Jędrzejowicz, P., Trawiński, B., Vossen, G. (eds.) ICCCI 2017. LNCS (LNAI), vol. 10448, pp. 44–53. Springer, Cham (2017). https://​doi.​org/​10.​1007/​978-3-319-67074-4_​5CrossRef
10.
Lozano-Tello, A., Gomez-Perez, A.: OntoMetric: a method to choose the appropriate ontology. J. Database Manag. 15(2), 1–18 (2004)CrossRef
11.
Ma, Y., Jin, B., Feng, Y.: Semantic oriented ontology cohesion metrics for ontology-based systems. J. Syst. Softw. 83(1), 143–152 (2010)CrossRef
12.
Maleszka, M., Nguyen, N.T.: A method for complex hierarchical data integration. Cybern. Syst. 42(5), 358–378 (2011)CrossRef
13.
Meilicke, Ch., Stuckenschmidt, H.: Incoherence as a basis for measuring the quality of ontology mappings. In: Proceedings of the 3rd International Conference on Ontology Matching, vol. 431. CEUR-WS. org (2008)
14.
15.
16.
Resnik, P.: Using information content to evaluate semantic similarity in a taxonomy. In: Proceedings of the 14th International Joint Conference on Artificial Intelligence, vol. 1, pp. 448–453 (1995)
17.
18.
Welty, C., Guarino, N.: Supporting ontological analysis of taxonomic relationships. Data Knowl. Eng. 39(1), 51–74 (2001)CrossRef
19.
Yu, J., Thom, J.A., Tam, A.: Requirements-oriented methodology for evaluating ontologies. Inf. Syst. 34(8), 766–791 (2009)CrossRef
Metadaten
Titel
The Knowledge Increase Estimation Framework for Integration of Ontology Instances’ Relations
verfasst von
Adrianna Kozierkiewicz
Marcin Pietranik
Copyright-Jahr
2018
Buch
Databases and Information Systems

Print ISBN: 978-3-319-97570-2

Electronic ISBN: 978-3-319-97571-9

Copyright-Jahr: 2018

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-97571-9_15

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