DBkWik: A consolidated knowledge graph from thousands of Wikis

DOI:	https://doi.org/10.1109/ICBK.2018.00011
URL:	https://ieeexplore.ieee.org/document/8588770
Weitere URL:	http://data.dws.informatik.uni-mannheim.de/dbkwik/...
Dokumenttyp:	Konferenzveröffentlichung
Erscheinungsjahr:	2018
Buchtitel:	9th IEEE International Conference on Big Knowledge, ICBK 2018, Singapore, November 17-18, 2018 : proceedings
Seitenbereich:	17-24
Veranstaltungstitel:	ICBK 2018
Veranstaltungsort:	Singapore, Singapore
Veranstaltungsdatum:	17.-18.11.2018
Herausgeber:	Wu, Xindong
Ort der Veröffentlichung:	Piscataway, NJ [u.a.]
Verlag:	IEEE Computer Society
ISBN:	978-1-5386-9124-3 , 978-1-5386-9126-7 , 978-1-5386-9125-0
Sprache der Veröffentlichung:	Englisch
Einrichtung:	Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Data Science (Paulheim 2018-)
Fachgebiet:	004 Informatik
Abstract:	Popular knowledge graphs such as DBpedia and YAGO are built from Wikipedia, and therefore similar in coverage. In contrast, Wikifarms like Fandom contain Wikis for specific topics, which are often complementary to the information contained in Wikipedia, and thus DBpedia and YAGO. Extracting these Wikis with the DBpedia extraction framework is possible, but results in many isolated knowledge graphs. In this paper, we show how to create one consolidated knowledge graph, called DBkWik, from thousands of Wikis. We perform entity resolution and schema matching, and show that the resulting large-scale knowledge graph is complementary to DBpedia.