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Towards automatic topical classification of LOD datasets
Meusel, Robert
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Spahiu, Blerina
;
Bizer, Christian
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Paulheim, Heiko
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URL:
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http://ceur-ws.org/Vol-1409/paper-03.pdf
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Weitere URL:
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http://www.slideshare.net/BlerinaSpahiu/towards-au...
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Dokumenttyp:
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Konferenzveröffentlichung
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Erscheinungsjahr:
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2015
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Buchtitel:
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LDOW 2015 : Proceedings of the Workshop on Linked Data on the Web ; co-located with the 24th International World Wide Web Conference (WWW 2015) ; Florence, Italy, May 19th, 2015
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Titel einer Zeitschrift oder einer Reihe:
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CEUR Workshop Proceedings
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Band/Volume:
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1409
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Seitenbereich:
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Paper 03
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Veranstaltungstitel:
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LDOW 2015
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Veranstaltungsort:
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Florence, Italy
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Veranstaltungsdatum:
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May 19th 2015
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Herausgeber:
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Bizer, Christian
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Ort der Veröffentlichung:
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Aachen, Germany
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Verlag:
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RWTH Aachen
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ISSN:
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1613-0073
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Sprache der Veröffentlichung:
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Englisch
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Einrichtung:
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Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Information Systems V: Web-based Systems (Bizer 2012-)
Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Web Data Mining (Juniorprofessur) (Paulheim 2013-2017)
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Fachgebiet:
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004 Informatik
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Freie Schlagwörter (Englisch):
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LOD , LDOW , Classification
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Abstract:
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The datasets that are part of the Linking Open Data cloud
diagramm (LOD cloud) are classified into the following topical
categories: media, government, publications, life sciences,
geographic, social networking, user-generated content,
and cross-domain. The topical categories were manually
assigned to the datasets. In this paper, we investigate to
which extent the topical classification of new LOD datasets
can be automated using machine learning techniques and the
existing annotations as supervision. We conducted experiments
with different classification techniques and different
feature sets. The best classification technique/feature set
combination reaches an accuracy of 81.62% on the task of
assigning one out of the eight classes to a given LOD dataset.
A deeper inspection of the classification errors reveals problems
with the manual classification of datasets in the current
LOD cloud.
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Zusätzliche Informationen:
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Online-Ressource
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Meusel, Robert, Spahiu, Blerina, Bizer, Christian  ORCID: https://orcid.org/0000-0003-2367-0237 and Paulheim, Heiko ORCID: https://orcid.org/0000-0003-4386-8195
["search_editors_ORCID" not defined]
Bizer, Christian ORCID: https://orcid.org/0000-0003-2367-0237
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