Challenges of linking organizational information in open government data to knowledge graphs


Portisch, Jan ; Fallatah, Omaima ; Neumaier, Sebastian ; Jaradeh, Mohamad Yaser ; Polleres, Axel



DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-61244-3_19
URL: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-03...
Dokumenttyp: Konferenzveröffentlichung
Erscheinungsjahr: 2020
Buchtitel: Knowledge Engineering and Knowledge Management : 22nd International Conference, EKAW 2020, Bolzano, Italy, September 16–20, 2020, proceedings
Titel einer Zeitschrift oder einer Reihe: Lecture Notes in Computer Science
Band/Volume: 12387
Seitenbereich: 271-286
Veranstaltungstitel: EKAW: International Conference on Knowledge Engineering and Knowledge Management
Veranstaltungsort: Online
Veranstaltungsdatum: 16.-20.09.2020
Herausgeber: Keet, Maria ; Dumontier, Michel
Ort der Veröffentlichung: Berlin [u.a.]
Verlag: Springer
ISBN: 978-3-030-61244-3
ISSN: 0302-9743 , 1611-3349
Sprache der Veröffentlichung: Englisch
Einrichtung: Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Data Science (Paulheim 2018-)
Fachgebiet: 004 Informatik
Freie Schlagwörter (Deutsch): Wissensgraphen , Wissensgraph , Open Data , Öffentliche Daten , Wikidata , DBpedia
Freie Schlagwörter (Englisch): knowledge graphs , dataset evolution , entity linking , knowledge graph evolution
Abstract: Open Government Data (OGD) is being published by various public administration organizations around the globe. Within the metadata of OGD data catalogs, the publishing organizations (1) are not uniquely and unambiguously identifiable and, even worse, (2) change over time, by public administration units being merged or restructured. In order to enable fine-grained analyzes or searches on Open Government Data on the level of publishing organizations, linking those from OGD portals to publicly available knowledge graphs (KGs) such as Wikidata and DBpedia seems like an obvious solution. Still, as we show in this position paper, organization linking faces significant challenges, both in terms of available (portal) metadata and KGs in terms of data quality and completeness. We herein specifically highlight five main challenges, namely regarding (1) temporal changes in organizations and in the portal metadata, (2) lack of a base ontology for describing organizational structures and changes in public knowledge graphs, (3) metadata and KG data quality, (4) multilinguality, and (5) disambiguating public sector organizations. Based on available OGD portal metadata from the Open Data Portal Watch, we provide an in-depth analysis of these issues, make suggestions for concrete starting points on how to tackle them along with a call to the community to jointly work on these open challenges.




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