Linked Data Annotation and Fusion driven by Data Quality Evaluation

Fatiha Saïs 1 Rallou Thomopoulos 2, 3 Giannopoulou Ioanna 2
2 GRAPHIK - Graphs for Inferences on Knowledge
LIRMM - Laboratoire d'Informatique de Robotique et de Microélectronique de Montpellier, CRISAM - Inria Sophia Antipolis - Méditerranée
Abstract : In this work, we are interested in exploring the problem of \emph{data fusion}, starting from reconciled datasets whose objects are linked with semantic sameAs relations. We attempt to merge the often conflicting information of these reconciled objects in order to obtain unified representations that only contain the best quality information.
Type de document :
Communication dans un congrès
EGC: Extraction et Gestion des Connaissances, Jan 2015, Luxembourg, Luxembourg. 2015
Liste complète des métadonnées

https://hal-lirmm.ccsd.cnrs.fr/lirmm-01097737
Contributeur : Rallou Thomopoulos <>
Soumis le : dimanche 21 décembre 2014 - 18:47:27
Dernière modification le : jeudi 28 juin 2018 - 11:07:00

Identifiants

  • HAL Id : lirmm-01097737, version 1

Citation

Fatiha Saïs, Rallou Thomopoulos, Giannopoulou Ioanna. Linked Data Annotation and Fusion driven by Data Quality Evaluation. EGC: Extraction et Gestion des Connaissances, Jan 2015, Luxembourg, Luxembourg. 2015. 〈lirmm-01097737〉

Partager

Métriques

Consultations de la notice

545