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J-GLOBAL ID：202002240635295208   整理番号：20A2261512

データ池における局所的オントロジーマージング【JST・京大機械翻訳】

Local Ontologies Merging in Data Ponds

著者 (2件)： Kachaoui Jabrane (Hassan II University,Information Technology and Modeling,Casablanca,Morocco) ,  Belangour Abdessamad (Hassan II University,Information Technology and Modeling,Casablanca,Morocco)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ISCV  ページ： 1-7  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 今日,オントロジーは知識表現とモデリングにおいて主要な場所を持っている。それらを,ドメイン知識を定式化し,現在のシステムとアプリケーションに意味層を付加するために使用する。オントロジーは,それらが自動的に操作でき,容易に共有できるように,形式的言語によってドメインの知識を明示的に表現することを可能にする。それらは,知識表現(KR)とデータ統合(DI)のような様々な研究分野で広く使われている。しかしながら,様々な学習オブジェクトリポジトリ間の学習オブジェクトの相互運用に対する有効性は,学習オブジェクトをあらゆる学習オブジェクトリポジトリに注釈付けするための異なるオントロジー方式を用いて,しばしば減少する。したがって,オントロジー間の意味的不均一性と構造的差異を,学習オブジェクト再利用を促進するために共通オントロジーを生成するように解決する必要がある。本論文は,自動オントロジーマッピングと併合概念に焦点を合わせた。研究の意義は,学習対象/概念の属性をマッピングし,マッピングされた属性に基づいてそれらを併合するためのアルゴリズム的アプローチにある。マッピングと併合のための適切な閾値を同定する。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  学習 ,  言語 ,  応用プログラム ,  知識表現 ,  再利用 ,  不均一性 ,  有効性 ,  定式化 ,  データ融合 ,  *オントロジー ,  ドメイン知識 ,  リポジトリ
準シソーラス用語： オントロジーマッピング ,  学習オブジェクト , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)