論文の概要: Exploiting Transitivity Constraints for Entity Matching in Knowledge Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.12589v1
• Date: Thu, 22 Apr 2021 10:57:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-27 14:26:43.176342
• Title: Exploiting Transitivity Constraints for Entity Matching in Knowledge Graphs
• Title（参考訳）: 知識グラフにおけるエンティティマッチングのための推移制約の活用
• Authors: Jurian Baas, Mehdi Dastani, Ad Feelders
• Abstract要約: 特定された実体対に対する過渡性のアドホックな実施は、精度を劇的に低下させる可能性があることを示した。 提案手法は,与えられた類似度尺度から始まり,同一実世界のオブジェクトを参照していると認識されたエンティティペアのセットを生成し,クラスタ編集アルゴリズムを適用し,スプリアスリンクを多数追加することなく推移性を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7080853582489066
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The goal of entity matching in knowledge graphs is to identify entities that refer to the same real-world objects using some similarity metric. The result of entity matching can be seen as a set of entity pairs interpreted as the same-as relation. However, the identified set of pairs may fail to satisfy some structural properties, in particular transitivity, that are expected from the same-as relation. In this work, we show that an ad-hoc enforcement of transitivity, i.e. taking the transitive closure, on the identified set of entity pairs may decrease precision dramatically. We therefore propose a methodology that starts with a given similarity measure, generates a set of entity pairs that are identified as referring to the same real-world objects, and applies the cluster editing algorithm to enforce transitivity without adding many spurious links, leading to overall improved performance.
• Abstract（参考訳）: 知識グラフにおけるエンティティマッチングの目標は、類似度メトリックを使用して同じ現実世界のオブジェクトを参照するエンティティを特定することである。 エンティティマッチングの結果は、同じ関係として解釈されるエンティティペアの集合と見なすことができる。 しかし、同定されたペアの集合は、同じ関係から期待されるいくつかの構造的性質、特に推移性を満たすことができないかもしれない。 本研究では,移動性のアドホックな実施,すなわち移動性を示す。 トランジショナル・クロージャを取れば 特定されたエンティティ・ペアのセットで 精度が劇的に低下する そこで我々は,与えられた類似度尺度から開始し,同一実世界のオブジェクトを参照していると認識されたエンティティ対を生成し,クラスタ編集アルゴリズムを適用し,スプリアスリンクを多数追加することなく推移性を実現する手法を提案する。

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