[论文解读] Improving Schema Matching with Linked Data

Ahmad Assaf, Eldad Louw+4 more|arXiv (Cornell University)|May 11, 2012

Semantic Web and Ontologies参考文献 20被引用 3

一句话总结

本文提出了一种框架，通过利用链接数据（特别是Freebase的丰富类型）来增强表格数据集成中的模式匹配，从而提高准确性。通过将列标题映射到语义类型并将单元格值链接到关联实体，该方法在Google Refine中显著提升了匹配质量，使业务智能应用的数据集成更加可靠。

ABSTRACT

With today's public data sets containing billions of data items, more and more companies are looking to integrate external data with their traditional enterprise data to improve business intelligence analysis. These distributed data sources however exhibit heterogeneous data formats and terminologies and may contain noisy data. In this paper, we present a novel framework that enables business users to semi-automatically perform data integration on potentially noisy tabular data. This framework offers an extension to Google Refine with novel schema matching algorithms leveraging Freebase rich types. First experiments show that using Linked Data to map cell values with instances and column headers with types improves significantly the quality of the matching results and therefore should lead to more informed decisions.

研究动机与目标

• 解决从外部源集成异构、噪声较大的表格数据与企业数据的挑战。
• 改善数据集成工作流中因数据格式和术语差异广泛而导致的模式匹配质量。
• 使业务用户能够以最少的技术专长执行半自动化的数据集成。
• 利用链接数据的语义丰富性来解决列标题和单元格值中的歧义。
• 证明整合来自Freebase的外部知识可提升匹配的精确度和可靠性。

提出的方法

• 扩展Google Refine，集成利用Freebase丰富类型体系的模式匹配算法。
• 利用Freebase的本体和类型层次结构，将列标题映射到语义类型。
• 通过实体识别和消歧技术，将单元格值链接到Freebase中的特定实体。
• 使用基于类型的相似性与基于实体的匹配方法，计算模式元素之间的对齐得分。
• 将匹配流程集成到用户友好的界面中，支持交互式数据清洗与集成。
• 采用混合匹配策略，结合词汇、结构和语义技术，并通过链接数据加以增强。

实验结果

研究问题

• RQ1 利用链接数据是否能提高半自动化数据集成工具中模式匹配的准确性？
• RQ2 使用Freebase的语义类型在多大程度上提升了列标题和单元格值的消歧能力？
• RQ3 整合外部知识在多大程度上减少了噪声大、异构性强的数据在模式对齐中的错误？
• RQ4 结合Google Refine与链接数据的框架是否对非技术背景的业务用户有效且可用？
• RQ5 实体链接与类型推理对整体模式匹配结果质量有何影响？

主要发现

• 与传统方法相比，集成Freebase的丰富类型显著提高了模式匹配的准确性。
• 将列标题映射到语义类型可减少歧义，并提升模式对齐决策的信心。
• 将单元格值链接到Freebase中的特定实体可提高属性匹配的精确度，尤其对模糊或简短的值更为有效。
• 初步实验表明匹配质量有可测量的提升，预示着更优的数据集成结果。
• 由于语义增强，该框架使业务用户能够以极少的手动操作实现更可靠的数据集成。
• 该方法通过将值建立在标准化且外部验证的知识库基础上，有效处理了噪声大和异构的数据。