A Survey of Current Link Discovery Frameworks
A Survey of Current Link Discovery Frameworks
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DOI：
10.3233/sw-150210
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发表时间：
2017-01-01
期刊：
影响因子：
3
通讯作者：
Rahm, Erhard
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Nentwig, Markus;Hartung, Michael;Rahm, Erhard
链接构建了关联数据云的主干。随着数据集规模的稳步增长，最终用户越来越需要知道使用哪些框架来获取数据集之间的链接。在本调查中，我们比较评估了当前的链接发现工具和框架。为此，我们概述了一般要求，并得出一个通用的体系结构的链接发现框架。基于这个通用架构，我们研究和比较国家的最先进的链接框架的功能。我们还分析了不同框架的绩效评估报告。最后，我们得出的见解有关可能的未来发展领域的链接发现。
Links build the backbone of the Linked Data Cloud. With the steady growth in size of datasets comes an increased need for end users to know which frameworks to use for deriving links between datasets. In this survey, we comparatively evaluate current Link Discovery tools and frameworks. For this purpose, we outline general requirements and derive a generic architecture of Link Discovery frameworks. Based on this generic architecture, we study and compare the features of state-of-the-art linking frameworks. We also analyze reported performance evaluations for the different frameworks. Finally, we derive insights pertaining to possible future developments in the domain of Link Discovery.