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Probabilistic-Logical Web Data Integration
Niepert, Mathias
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Noessner, Jan
;
Meilicke, Christian
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Stuckenschmidt, Heiner
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DOI:
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https://doi.org/10.1007/978-3-642-23032-5_11
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URL:
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https://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-...
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Dokumenttyp:
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Konferenzveröffentlichung
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Erscheinungsjahr:
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2011
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Buchtitel:
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Reasoning Web. Semantic Technologies for the Web of Data : 7th International Summer School 2011, Galway, Ireland, August 23-27, 2011, Tutorial Lectures
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Titel einer Zeitschrift oder einer Reihe:
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Lecture Notes in Computer Science
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Band/Volume:
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6848
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Seitenbereich:
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504-533
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Veranstaltungstitel:
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7th Reasoning Web International Summer School 2011
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Veranstaltungsort:
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Galway, Ireland
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Veranstaltungsdatum:
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August 23-27, 2011
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Herausgeber:
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Polleres, Axel
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Ort der Veröffentlichung:
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Berlin [u.a.]
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Verlag:
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Springer
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ISBN:
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978-3-642-23031-8 , 978-3-642-23032-5
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ISSN:
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0302-9743 , 1611-3349
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Sprache der Veröffentlichung:
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Englisch
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Einrichtung:
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Außerfakultäre Einrichtungen > Institut für Enterprise Systems (InES)
Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Practical Computer Science II: Artificial Intelligence (Stuckenschmidt 2009-)
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Fachgebiet:
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004 Informatik
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Abstract:
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The integration of both distributed schemas and data repositories is a major challenge in data and knowledge management applications. Instances of this problem range from mapping database schemas to object reconciliation in the linked open data cloud. We present a novel approach to several important data integration problems that combines logical and probabilistic reasoning. We first provide a brief overview of some of the basic formalisms such as description logics and Markov logic that are used in the framework. We then describe the representation of the different integration problems in the probabilistic-logical framework and discuss efficient inference algorithms. For each of the applications, we conducted extensive experiments on standard data integration and matching benchmarks to evaluate the efficiency and performance of the approach. The positive results of the evaluation are quite promising and the flexibility of the framework makes it easily adaptable to other real-world data integration problems.
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Niepert, Mathias
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ORCID:
Niepert, Mathias, Noessner, Jan, Meilicke, Christian  ORCID: https://orcid.org/0000-0002-0198-5396 and Stuckenschmidt, Heiner ORCID: https://orcid.org/0000-0002-0209-3859
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