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J-GLOBAL ID：201802273127777315   整理番号：18A0343073

クラウドソーシングを用いた異なるデータソースからのグラフの統合【Powered by NICT】

Integration of graphs from different data sources using crowdsourcing

著者 (3件)： Kim Younghoon (Department of CS, Hanyang University, 55 Hanyangdaehak-ro, Sangnok-gu, Ansan, Republic of Korea) ,  Jung Woohwan (Department of ECE, Seoul National University, Kwanak P.O. Box 34, Seoul 151-600, Republic of Korea) ,  Shim Kyuseok (Department of ECE, Seoul National University, Kwanak P.O. Box 34, Seoul 151-600, Republic of Korea)
資料名： Information Sciences  (Information Sciences)
巻： 385-386  ページ： 438-456  発行年： 2017年 
JST資料番号： D0636A  ISSN： 0020-0255  CODEN： ISIJBC  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： データ統合は,実世界において,同一の実体を参照する異なるデータベースからの記録の対を同定するプロセスである。エンティティ分解能,レコードリンケージ,重複検出やネットワークアラインメントに関して広く研究されてきた。低コストで手動で質問を評価する手段として,クラウドソーシングプラットフォームの使用の増加に伴い,多くの研究は,効率的なデータ統合のためのクラウドソーシングシステムを利用する方法が検討され始めた。本論文では,クラウドソーシングシステムを用いた異なる供給源から集めた二グラフを統合するための効率的なアルゴリズムを提案した。二グラフが与えられたとき,繰り返しグラフからの問い合わせノードを選択し,他のグラフ,質問ノードとして同じ疾患単位を示す一つであると考えられるからその整合ノードを発見するため,ヒト死体注釈が求められている。標識ば,提案方式が最も精度を増加させるであろうことを質問ノードを選択することである。実クラウドソーシングによって収集されたシミュレートされた回答とラベルの両方を用いた実験により,このアルゴリズムは,ベースラインアルゴリズムよりもクラウドソーシングのためのより少ないコストでより正確なグラフマッチングを見出すことを示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： データ融合 ,  分解能 ,  ヒト ,  アルゴリズム ,  データベース ,  アノテーション ,  *グラフ
準シソーラス用語： グラフマッチング ,  ローコスト ,  エンティティ ,  *クラウドソーシング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： グラフ統合 ,  クラウドソーシング ,  エンティティ分解能

分類 (2件)： 分子・遺伝情報処理  (JE15040B) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： クラウドソーシング ,  ソース ,  グラフ ,  統合