The knowledge graph track at OAEI : Gold standards, baselines, and the golden hammer bias
Hertling, Sven
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Paulheim, Heiko
DOI:
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https://doi.org/10.1007/978-3-030-49461-2_20
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URL:
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https://madoc.bib.uni-mannheim.de/54181
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Weitere URL:
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https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-03...
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URN:
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urn:nbn:de:bsz:180-madoc-541815
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Dokumenttyp:
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Konferenzveröffentlichung
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Erscheinungsjahr:
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2020
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Buchtitel:
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The semantic web : 17th international conference, ESWC 2020, Heraklion, Crete, Greece, May 31-June 4, 2020 : proceedings
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Seitenbereich:
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343-359
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Veranstaltungstitel:
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ESWC 2020
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Veranstaltungsort:
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Online
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Veranstaltungsdatum:
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31.05.-04.06.2020
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Herausgeber:
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Harth, Andreas
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Ort der Veröffentlichung:
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Cham
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Verlag:
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Springer
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ISBN:
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978-3-030-49460-5 , 978-3-030-49461-2
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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 > Data Science (Paulheim 2018-)
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Fachgebiet:
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004 Informatik
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Freie Schlagwörter (Englisch):
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Ontology Matching , Instance Matching , Knowledge Graph
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Abstract:
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The Ontology Alignment Evaluation Initiative (OAEI) is an annual evaluation of ontology matching tools.
In 2018, we have started the Knowledge Graph track, whose goal is to evaluate the simultaneous matching of entities and schemas of large-scale knowledge graphs.
In this paper, we discuss the design of the track and two different strategies of gold standard creation.
We analyze results and experiences obtained in first editions of the track, and, by revealing a hidden task, we show that all tools submitted to the track (and probably also to other tracks) suffer from a bias which we name the golden hammer bias.
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