Auctus: A Dataset Search Engine for Data Discovery and Augmentation
Auctus: A Dataset Search Engine for Data Discovery and Augmentation
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Auctus：用于数据发现和增强的数据集搜索引擎
DOI：
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发表时间：
2021
影响因子：
2.5
通讯作者：
J. Freire
中科院分区：
文献类型：
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作者：
F. Chirigati;Rémi Rampin;Aécio Santos;Aline Bessa;J. Freire
目前可用的大量结构化数据，从Web表格到开放数据门户和企业数据，为回答许多重要的科学、社会和商业问题开辟了新的进展机会。然而，找到相关数据是困难的。虽然搜索引擎已经解决了Web文档的这个问题，但在支持结构化数据的发现方面还涉及到许多新的挑战。我们将演示Auctus DataSet搜索引擎如何应对其中的一些挑战。我们描述了系统架构，以及用户如何通过一组丰富的查询来探索数据集。我们还提供了案例研究，展示了Auctus如何支持数据增强以改进机器学习模型以及丰富分析。
The large volumes of structured data currently available, from Web tables to open-data portals and enterprise data, open up new opportunities for progress in answering many important scientific, societal, and business questions. However, finding relevant data is difficult. While search engines have addressed this problem for Web documents, there are many new challenges involved in supporting the discovery of structured data. We demonstrate how the Auctus dataset search engine addresses some of these challenges. We describe the system architecture and how users can explore datasets through a rich set of queries. We also present case studies which show how Auctus supports data augmentation to improve machine learning models as well as to enrich analytics.
影响因子：
4.2
作者：
Chapman, Adriane;Simperl, Elena;Groth, Paul
通讯作者：
Groth, Paul