【论文】本体匹配实体对齐知识融合入门论文推荐

2020 年 3 月 8 日 深度学习自然语言处理

整理:AI壹号堂

知识图谱以结构化的方式描述客观世界中的概念、实体及其间的关系,将万维网的信息表达成更接近人类认知世界的形式,提供了一种更好地组织、管理和理解万维网上海量信息的能力。知识图谱核心技术除了大家熟悉的实体识别与关系抽取外,知识融合、本体匹配、及实体对齐更加具有挑战性,本篇文章推荐了本体匹配、实体对齐、及知识融合相关论文,希望能对入门者有一定帮助。前方高能预警哦


背景描述:

    知识图谱以结构化的方式描述客观世界中的概念、实体及其间的关系,将万维网的信息表达成更接近人类认知世界的形式,提供了一种更好地组织、管理和理解万维网上海量信息的能力。知识图谱可以由任何机构和个人自由构建,其背后的数据来源广泛、质量参差不齐,导致它们之间存在多样性和异构性。例如,对于相似领域,通常会存在多个不同的概念或实体指称真实世界中的相同事物。知识图谱核心技术除了大家熟悉的实体识别与关系抽取外,知识融合、本体匹配、及实体对齐更加具有挑战性,本篇文章推荐了本体匹配、实体对齐、及知识融合相关论文,希望能对入门者有一定帮助,其中阅读顺序可以按文中推荐阅读即可,其中红色标注的是强烈建议大家阅读的,其他的可以根据时间进行安排。

本体匹配

  • Anchor-PROMPT: Using non-local context for semantic matching. IJCAI, 2001

  • Learning to map between ontologies on the semantic web. WWW, 2002

  • Similarity flooding: a versatile graph matching algorithm and its application to schema matching. ICDE, 2002

  • Constructing virtual documents for ontology matching. WWW, 2006

  • Using Google distance to weight approximate ontology matches. WWW, 2007

  • A survey of exploiting WordNet in ontology matching. IFIP AI, 2008

  • Falcon-AO: A practical ontology matching system. JWS, 2008

  • Matching large ontologies: A divide-and-conquer approach. DKE, 2008

  • RiMOM: A dynamic multistrategy ontology alignment framework. TKDE, 2009

  • LogMap: Logic-based and scalable ontology matching. ISWC, 2011

  • An extensible linear approach for holistic ontology matching. ISWC, 2016

  • Cross-lingual infobox alignment in Wikipedia using entity-attribute factor graph. ISWC, 2017

实体对齐

  • Entity resolution with Markov logic. ICDM, 2006

  • A self-training approach for resolving object coreference on the semantic web. WWW, 2011

  • Data matching. Principles of data integration, 2012

  • PARIS: Probabilistic alignment of relations, instances, and schema. VLDB, 2012

  • SiGMa: Simple greedy matching for aligning large knowledge bases. KDD, 2013

  • Translating embeddings for modeling multi-relational data. NIPS, 2013

  • Progressive approach to relational entity resolution. VLDB, 2014

  • Cross-lingual entity alignment via joint knowledge graph embedding. ISWC, 2017

  • Falcon: Scaling up hands-off crowdsourced entity matching to build cloud services. SIGMOD, 2017

  • Knowledge graph embedding: A survey of approaches and applications. TKDE, 2017

  • Multilingual knowledge graph embeddings for cross-lingual knowledge alignment. IJCAI, 2017

  • Bootstrapping entity alignment with knowledge graph embedding. IJCAI, 2018

  • Cross-lingual knowledge graph alignment via graph convolutional networks. EMNLP, 2018

  • Deep learning for entity matching: A design space exploration. SIGMOD, 2018

  • Entity alignment between knowledge graph using attribute embeddings. AAAI, 2018

  • Learning to exploit long-term relational dependencies in knowledge graphs. ICML, 2019

  • Multi-channel graph neural network for entity alignment. ACL, 2019

  • Multi-view knowledge graph embedding for entity alignment. IJCAI, 2019

  • Relation-aware entity alignment for heterogeneous knowledge graphs. IJCAI, 2019

知识融合

  • Truth discovery with multiple conflicting information providers on the web. TKDE, 2008

  • Integrating conflicting data: The role of source dependence. VLDB, 2009

  • A Bayesian approach to discovering truth from conflicting sources for data integration. VLDB, 2012

  • Resolving conflicts in heterogeneous data by truth discovery and source reliability estimation. SIGMOD, 2014

  • SLiMFast: Guaranteed results for data fusion and source reliability. SIGMOD, 2017

  • Fact checking: Theory and practice. KDD, 2018


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