論文の概要: Graph integration of structured, semistructured and unstructured data
for data journalism
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.08830v1
- Date: Wed, 16 Dec 2020 09:59:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-03 02:51:47.415462
- Title: Graph integration of structured, semistructured and unstructured data
for data journalism
- Title（参考訳）: データジャーナリズムのための構造化・半構造化・非構造化データのグラフ統合
- Authors: Angelos-Christos Anadiotis, Oana Balalau, Catarina Conceicao, Helena
Galhardas, Mhd Yamen Haddad, Ioana Manolescu, Tayeb Merabti, Jingmao You
- Abstract要約: ヘテロジニアスデータセットの動的集合を統合するための完全なアプローチについて述べる。
提案手法はConnectionLensシステム内に実装されており,一連の実験を通じて検証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.508924138721326
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Digital data is a gold mine for modern journalism. However, datasets which
interest journalists are extremely heterogeneous, ranging from highly
structured (relational databases), semi-structured (JSON, XML, HTML), graphs
(e.g., RDF), and text. Journalists (and other classes of users lacking advanced
IT expertise, such as most non-governmental-organizations, or small public
administrations) need to be able to make sense of such heterogeneous corpora,
even if they lack the ability to define and deploy custom
extract-transform-load workflows, especially for dynamically varying sets of
data sources.
We describe a complete approach for integrating dynamic sets of heterogeneous
datasets along the lines described above: the challenges we faced to make such
graphs useful, allow their integration to scale, and the solutions we proposed
for these problems. Our approach is implemented within the ConnectionLens
system; we validate it through a set of experiments.
- Abstract（参考訳）: デジタルデータは現代のジャーナリズムの金鉱である。
しかし、ジャーナリストに興味のあるデータセットは、高度に構造化された(リレーショナルデータベース)、半構造化された(json、xml、html)、グラフ(例えばrdf)、テキストなど、非常に異質である。
ジャーナリスト(ほとんどの非政府組織や小さな行政機関のような先進的なIT専門知識を欠いている他のクラスのユーザー)は、特別な抽出-変換-負荷ワークフローの定義とデプロイができない場合でも、このような異質なコーパスを理解する必要がある。
このようなグラフを有用にするために直面した課題は、それらの統合をスケール可能にすることであり、これらの問題に対して提案した解決策である。
提案手法はConnectionLensシステム内に実装されており,一連の実験を通じて検証する。
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