Abstract

An automated ontology matching methodology is presented, supported by various machine learning techniques, as implemented in the system MoTo. The methodology is two-tiered. On the first stage it uses a meta-learner to elicit certain mappings from those predicted by single matchers induced by a specific base-learner. Then, uncertain mappings are recovered passing through a validation process, followed by the aggregation of the individual predictions through linguistic quantifiers. Experiments on benchmark ontologies demonstrate the effectiveness of the methodology.

Autore Pugliese

• D'amato Claudia , Fanizzi Nicola

Tutti gli autori

• D'AMATO C.;ESPOSITO F.;FANIZZI N.

Titolo volume/Rivista

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Anno di pubblicazione

2011

ISSN

1559-6915

ISBN

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