Data integration is an important task in order to create comprehensive RDF knowledge bases. Many data sources are used to extend a given dataset or to correct errors. Since several data providers make their data publicly available only via Web APIs they also must be included in the integration process. However, APIs often come with limitations in terms of access frequencies and speed due to latencies and other constraints. On the other hand, APIs always provide access to the latest data. So far, integrating APIs has been mainly a manual task due to the heterogeneity of API responses. To tackle this problem we present in this paper the FiLiPo (Finding Linkage Points) system which automatically finds connections (i.e., linkage points) between data provided by APIs and local knowledge bases. FiLiPo is an open source sample-driven schema matching system that models API services as parameterized queries. Furthermore, our approach is able to find valid input values for APIs automatically (e.g. IDs) and can determine valid alignments between KBs and APIs. Our results on ten pairs of KBs and APIs show that FiLiPo performs well in terms of precision and recall and outperforms the current state-of-the-art system.


翻译:数据整合是一项重要任务,目的是创建全面的 RDF 知识基础。 许多数据源被用于扩展特定数据集或纠正错误。 由于一些数据提供者仅通过网络 API 公开其数据,因此也必须将其纳入整合过程。然而,由于时间迟缓和其他限制, API往往在访问频率和速度方面受到限制。 另一方面, API 总是提供访问最新数据的机会。 到目前为止, 整合API 主要是由于API 反应的异质性而需要人工操作的工作。 为了解决这一问题,我们在本文件中提出了FILIPO(查找链接点)系统,该系统自动发现API 和当地知识基础提供的数据之间的连接(即连接点)。 FILiPo是一个开放源样本驱动的系统,其模式是API 服务作为参数化查询。 此外,我们的方法能够自动为API 找到有效的输入值(例如IDs), 并能够确定 KBs 和 APIs 之间的有效匹配。 我们在 10-B 和 ASFI 和 API 系统中显示当前精度和 的系统运行状态。

0
下载
关闭预览

相关内容

资源描述框架(英语:Resource Description Framework,缩写为RDF),是万维网联盟(W3C)提出的一组标记语言的技术规范,以便更为丰富地描述和表达网络资源的内容与结构。
专知会员服务
17+阅读 · 2020年9月6日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
大数据安全技术研究进展
专知会员服务
92+阅读 · 2020年5月2日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
246+阅读 · 2020年4月19日
【新书】Python编程基础,669页pdf
专知会员服务
193+阅读 · 2019年10月10日
已删除
将门创投
3+阅读 · 2019年9月4日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
条件GAN重大改进!cGANs with Projection Discriminator
CreateAMind
8+阅读 · 2018年2月7日
【推荐】自然语言处理(NLP)指南
机器学习研究会
35+阅读 · 2017年11月17日
【推荐】视频目标分割基础
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年9月19日
推荐|中文通用百科知识图谱(CN-DBpedia)
全球人工智能
26+阅读 · 2017年9月15日
Arxiv
0+阅读 · 2021年8月16日
Arxiv
3+阅读 · 2018年2月24日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
17+阅读 · 2020年9月6日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
大数据安全技术研究进展
专知会员服务
92+阅读 · 2020年5月2日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
246+阅读 · 2020年4月19日
【新书】Python编程基础,669页pdf
专知会员服务
193+阅读 · 2019年10月10日
相关资讯
已删除
将门创投
3+阅读 · 2019年9月4日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
条件GAN重大改进!cGANs with Projection Discriminator
CreateAMind
8+阅读 · 2018年2月7日
【推荐】自然语言处理(NLP)指南
机器学习研究会
35+阅读 · 2017年11月17日
【推荐】视频目标分割基础
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年9月19日
推荐|中文通用百科知识图谱(CN-DBpedia)
全球人工智能
26+阅读 · 2017年9月15日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员