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Taxonomy Matching Using Background Knowledge

Linked Data, Semantic Web and Heterogeneous Repositories

Heiko Angermann

Naeem Ramzan

Sprache

Englisch

Buch Broschur

Libristo-Code: 21136325

Verlag Springer International Publishing AG, Juni 2019

This important text/reference presents a comprehensive review of techniques for taxonomy matching, d... Vollständige Beschreibung

Libristo-Code: 21136325

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This important text/reference presents a comprehensive review of techniques for taxonomy matching, discussing matching algorithms, analyzing matching systems, and comparing matching evaluation approaches. Different methods are investigated in accordance with the criteria of the Ontology Alignment Evaluation Initiative (OAEI). The text also highlights promising developments and innovative guidelines, to further motivate researchers and practitioners in the field. Topics and features: discusses the fundamentals and the latest developments in taxonomy matching, including the related fields of ontology matching and schema matching; reviews next-generation matching strategies, matching algorithms, matching systems, and OAEI campaigns, as well as alternative evaluations; examines how the latest techniques make use of different sources of background knowledge to enable precise matching between repositories; describes the theoretical background, state-of-the-art research, and practical real-world applications; covers the fields of dynamic taxonomies, personalized directories, catalog segmentation, and recommender systems. This stimulating book is an essential reference for practitioners engaged in data science and business intelligence, and for researchers specializing in taxonomy matching and semantic similarity assessment. The work is also suitable as a supplementary text for advanced undergraduate and postgraduate courses on information and metadata management.

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Informationen zum Buch

Vollständiger Name Taxonomy Matching Using Background Knowledge

Autor Heiko Angermann, Naeem Ramzan

Sprache

Englisch

Einband Buch - Broschur

Datum der Veröffentlichung 2019

Anzahl der Seiten 103

EAN 9783319891576

Libristo-Code 21136325

Verlag Springer International Publishing AG

Gewicht 197

Abmessungen 155 x 235 x 7

Kategorie

Wirtschaftswissenschaft, Finanzen, Betriebswirtschaft und Management > Betriebswirtschaft und Management > Wirtschaftsmathematik und -informatik, IT-Management

EDV und Informationstechnologie > Datenbanken > Data Mining

EDV und Informationstechnologie > Informatik > Künstliche Intelligenz

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