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RiMOM-IM： A Novel Iterative Framework for Instance Matching

Journal of Computer Science & Technology 2016年第1期31卷 185-197页

作者： Chao Shao Lin-Mei Hu Juan-Zi Li Zhi-Chun Wang Tonglee Chung Jun-Bo Xia Department of Computer Science and Technology Tsinghua University Beijing 100084 China College of Information Science and Technology Beijing Normal University Beijing 100875 China

Instance matching, which aims at discovering the correspondences of instances between knowledge bases, is a fundamental issue for the ontological data sharing and integration in Semantic Web. Although considerable instance matching approaches have already been proposed, how to ensure both high accuracy and efficiency is still a big challenge when dealing with large-scale knowledge bases. This paper proposes an iterative framework, RiMOM-IM （RiMOM-Instance Matching）. The key idea behind this framework is to fully utilize the distinctive and available matching information to improve the efficiency and control the error propagation. We participated in the 2013 and 2014 competition of Ontology Alignment Evaluation Initiative （OAEI）, and our system was ranked the first. Furthermore, the experiments on previous OAEI datasets also show that our system performs the best.

关键词： instance matching large-scale knowledge base blocking similarity aggregation

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