- AutorIn
- Dr. rer. nat. Axel-Cyrille Ngonga Ngomo
- Titel
- Link Discovery: Algorithms and Applications
- Zitierfähige Url:
- https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:15-qucosa2-322968
- Datum der Einreichung
- 16.12.2016
- Datum der Verteidigung
- 12.10.2018
- Abstract (DE)
- Ziel dieser Arbeit ist die Erarbeitung von effizienten (semi-)automatischen Verfahren zur Verknüpfung von Wissensbasen. Eine Vielzahl von Lösungsklassen können zu diesem Zweck eingesetzt werden. In dieser Arbeit werden ausschließlich deklarative Ansätze erörtert. Deklarative Ansätze gehen davon aus, dass das direkte Errechnen von Mappings zwischen Mengen von Ressourcen in vielen Fällen nur schwer möglich ist oder eines nicht vertretbaren Aufwands bedarf. Diese Ansätze zielen daher darauf ab, eine Ähnlichkeitsfunktion sowie einen Schwellwert zu finden, die zur Approximation eines Mappings genutzt werden können. Zwei Herausforderungen gehen mit dieser Modellierung des Problems einher: (a) Effizienz sowie (b) Genauigkeit und Vollständigkeit. Lösungen zu beiden Herausforderungen sowie auf echten Daten basierende Anwendungen dieser Lösungen werden in der Arbeit vorgestellt.
- Freie Schlagwörter (DE)
- Link Discovery, Refinement Operatoren, Machine Learning
- Klassifikation (DDC)
- 500
- Den akademischen Grad verleihende / prüfende Institution
- Universität Leipzig, Leipzig
- Version / Begutachtungsstatus
- angenommene Version / Postprint / Autorenversion
- URN Qucosa
- urn:nbn:de:bsz:15-qucosa2-322968
- Veröffentlichungsdatum Qucosa
- 03.12.2018
- Dokumenttyp
- Habilitation
- Sprache des Dokumentes
- Englisch