Optimizing ontology alignment through hybrid population-based incremental learning algorithm

Ontology matching is an effective technique to solve the ontology heterogeneous problem in Semantic Web. Since different ontology matchers do not necessarily find the same correct correspondences, usually several competing matchers are applied to the same pair of entities in order to increase eviden...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	Memetic computing Ročník 11; číslo 2; s. 209 - 217
Hlavní autoři:	Xue, Xingsi, Chen, Junfeng
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Berlin/Heidelberg Springer Berlin Heidelberg 01.06.2019 Springer Nature B.V
Témata:	Alignment Applications of Mathematics Artificial Intelligence Bioinformatics Complex Systems Control Convergence Engineering Evolutionary algorithms Machine learning Matching Mathematical and Computational Engineering Mechatronics Ontology Optimization Regular Research Paper Robotics Searching Semantic web Population-based incremental learning algorithm Ontology matching Ontology alignment evaluation initiative
ISSN:	1865-9284, 1865-9292
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!