Littérature scientifique sur le sujet « Instance matching »
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Articles de revues sur le sujet "Instance matching"
Xue, Xingsi, et Jianhua Liu. « A Compact Hybrid Evolutionary Algorithm for Large Scale Instance Matching in Linked Open Data Cloud ». International Journal on Artificial Intelligence Tools 26, no 04 (août 2017) : 1750013. http://dx.doi.org/10.1142/s0218213017500130.
Texte intégralSchopman, Balthasar, Shenghui Wang, Antoine Isaac et Stefan Schlobach. « Instance-Based Ontology Matching by Instance Enrichment ». Journal on Data Semantics 1, no 4 (31 juillet 2012) : 219–36. http://dx.doi.org/10.1007/s13740-012-0011-z.
Texte intégralLENNON, CRAIG, et BORIS PITTEL. « On the Likely Number of Solutions for the Stable Marriage Problem ». Combinatorics, Probability and Computing 18, no 3 (mai 2009) : 371–421. http://dx.doi.org/10.1017/s0963548308009607.
Texte intégralZhu, Hongming, Xiaowen Wang, Yizhi Jiang, Hongfei Fan, Bowen Du et Qin Liu. « FTRLIM : Distributed Instance Matching Framework for Large-Scale Knowledge Graph Fusion ». Entropy 23, no 5 (13 mai 2021) : 602. http://dx.doi.org/10.3390/e23050602.
Texte intégralNguyen, Thành, et Rakesh Vohra. « Near-Feasible Stable Matchings with Couples ». American Economic Review 108, no 11 (1 novembre 2018) : 3154–69. http://dx.doi.org/10.1257/aer.20141188.
Texte intégralMoreno-Scott, Jorge Humberto, José Carlos Ortiz-Bayliss, Hugo Terashima-Marín et Santiago Enrique Conant-Pablos. « Experimental Matching of Instances to Heuristics for Constraint Satisfaction Problems ». Computational Intelligence and Neuroscience 2016 (2016) : 1–15. http://dx.doi.org/10.1155/2016/7349070.
Texte intégralMehdi, Osama A., Hamidah Ibrahim et Lilly Suriani Affendey. « Instance based Matching using Regular Expression ». Procedia Computer Science 10 (2012) : 688–95. http://dx.doi.org/10.1016/j.procs.2012.06.088.
Texte intégralDorneles, Carina Friedrich, Rodrigo Gonçalves et Ronaldo dos Santos Mello. « Approximate data instance matching : a survey ». Knowledge and Information Systems 27, no 1 (9 avril 2010) : 1–21. http://dx.doi.org/10.1007/s10115-010-0285-0.
Texte intégralAraujo, Samur, Duc Thanh Tran, Arjen P. de Vries et Daniel Schwabe. « SERIMI : Class-Based Matching for Instance Matching Across Heterogeneous Datasets ». IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering 27, no 5 (1 mai 2015) : 1397–440. http://dx.doi.org/10.1109/tkde.2014.2365779.
Texte intégralNguyen, Khai, et Ryutaro Ichise. « Automatic Schema-Independent Linked Data Instance Matching System ». International Journal on Semantic Web and Information Systems 13, no 1 (janvier 2017) : 82–103. http://dx.doi.org/10.4018/ijswis.2017010106.
Texte intégralThèses sur le sujet "Instance matching"
BRAUNER, DANIELA FRANCISCO. « INSTANCE-BASED SCHEMA MATCHING ». PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO, 2008. http://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=12573@1.
Texte intégralUm mediador é um componente de software que auxilia o acesso a fontes de dados. Com o advento da Web, a construção de mediadores impõe desafios importantes, tais como a capacidade de fornecer acesso integrado a fontes de dados independentes e dinâmicas e a habilidade de resolver a heterogeneidade semântica entre os esquemas destas fontes. Para lidar com esses desafios, o alinhamento de esquemas é uma questão fundamental. Nesta tese são propostas abordagens de alinhamento de esquemas de classificação (tesauros) e esquemas conceituais, utilizando instâncias como evidências para os mapeamentos. As abordagens propostas são classificadas em dois tipos: adaptativa e a priori, referindo-se, respectivamente, à descoberta dos mapeamentos de forma incremental ou à definição dos mapeamentos antes da implantação do mediador. Por fim, são apresentados experimentos para validação e teste das abordagens propostas.
A mediator is a software component that helps accessing data sources. With the advent of the Web, the design of mediators imposes important challenges, such as the ability of providing integrated access to independent and dynamic data sources and the ability of resolving the semantic heterogeneity between different data source schemas. To deal with these challenges, schema matching is a fundamental issue. In this thesis, matching approaches for classification schemas (thesauri) and conceptual schemas are proposed, using instances as evidences for the mappings. The proposed approaches are classified as adaptative and a priori, referring to, respectively, the discovery of the mappings in an incremental way or the definition of the mappings before the deployment of the mediator. Finally, experiments to validate and test the proposed approaches are presented.
Ma, Yongtao [Verfasser], et R. [Akademischer Betreuer] Studer. « Effective Instance Matching for Heterogeneous Structured Data / Yongtao Ma. Betreuer : R. Studer ». Karlsruhe : KIT-Bibliothek, 2014. http://d-nb.info/1064940080/34.
Texte intégralRiaz, Muhammad Atif, et Sameer Munir. « An Instance based Approach to Find the Types of Correspondence between the Attributes of Heterogeneous Datasets ». Thesis, Blekinge Tekniska Högskola, Sektionen för datavetenskap och kommunikation, 2012. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:bth-1938.
Texte intégralParis, Pierre-Henri. « Identity in RDF knowledge graphs : propagation of properties between contextually identical entities ». Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2020. http://www.theses.fr/2020SORUS132.
Texte intégralDue to a large number of knowledge graphs and, more importantly, their even more numerous interconnections using the owl:sameas property, it has become increasingly evident that this property is often misused. Indeed, the entities linked by the owl:sameas property must be identical in all possible and imaginable contexts. This is not always the case and leads to a deterioration of data quality. Identity must be considered as context-dependent. We have, therefore, proposed a large-scale study on the presence of semantics in knowledge graphs since specific semantic characteristics allow us to deduce identity links. This study naturally led us to build an ontology allowing us to describe the semantic content of a knowledge graph. We also proposed a interlinking approach based both on the logic allowed by semantic definitions, and on the predominance of certain properties to characterize the identity relationship between two entities. We looked at completeness and proposed an approach to generate a conceptual schema to measure the completeness of an entity. Finally, using our previous work, we proposed an approach based on sentence embedding to compute the properties that can be propagated in a specific context. Hence, the propagation framework allows the expansion of SPARQL queries and, ultimately, to increase the completeness of query results
Årling, Matts, et Erik Svensson. « Instant messaging : Matchning av IM-funktioner och kommunikationsbehov hos medarbetare på IT-företag ». Thesis, Örebro University, Department of Business, Economics, Statistics and Informatics, 2007. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:oru:diva-1204.
Texte intégralVi ville med denna uppsats undersöka om instant messaging matchar de kommunikationsbehov som IT-anställda har. För att ta reda på detta använde vi oss av ett kvalitativt angreppssätt i form av intervjuer. Dessa intervjuer skapade även ytterligare kunskap vilken vi benämnt barriärer. En lista på IM-funktioner hämtades från Wikipedia och reviderades senare av oss. Kommunikationsbehoven identifierades under analysen av intervjuerna. Matchningen genererade en tabell som kan användas som karta över vilka IM-funktioner som tillgodoser några vanliga kommunikationsbehov som finns på datortäta arbetsplatser. Barriärerna är till för att visa vad som försvårar tillgodoseendet av behoven. Vidare erhöll vi även kunskap om att de av oss identifierade kommunikationsbehov som i dagsläget inte tillgodoses av IM inte heller behöver göra det. Vi kom också fram till att IM skulle kunna utvecklas till att vara en brygga mellan annan kommunicerande programvara och kollegor.
Tournaire, Rémi. « Découverte automatique de correspondances entre ontologies ». Grenoble, 2010. http://www.theses.fr/2010GRENM072.
Texte intégralIn this thesis, we investigate a principled approach for defining and discovering probabilistic inclusion mappings between two taxonomies, with a clear semantic, in a purpose of collaborative exchange of documents. Firstly, we compare two ways of modeling probabilistic mappings which are compatible with the logical constraints declared in each taxonomy according to a monotony property, then we show that they are complementary for distinguishing relevant mappings. We provide a way to estimate the probabilities associated to a mapping by a Bayesian estimation technique based on classes extensions involved in the mapping, and using classifiers in order to merge the instances of both taxonomies when they are disjoint. Then we describe a generate and test algorithm called ProbaMap which minimizes the number of calls to the probability estimator for determining those mappings whose probability exceeds a chosen threshold. A thorough experimental analysis of ProbaMap is conducted. We introduce a generator that produce controlled data that allows to analyse the quality and the complexity of ProbaMap in a large and generic panel of situations. We present also two series of results for experiments conducted on real-world data: an alignment of the Directory dataset of the Ontology Alignment Evaluation Initiative (OAEI), and a comparative experiment on Web directories, on which ProbaMap outperforms the state-of-the-art contribution SBI (IJCAI'03). The perspectives of this work are the reuse of probabilistic mappings for a probabilistic query answering setting and a way to convert similarities coefficients of existing matching methods into probabilities
Lopes, André Filipe Agostinho. « A tool for ontology instance matching ». Master's thesis, 2013. http://hdl.handle.net/10451/9966.
Texte intégralA Web Semântica pretende fornecer formatos comuns para caracterizar semanticamente os dados publicados na Web, melhorando a interoperabilidade e integração de dados. A iniciativa Linked Data visa ligar dados relacionados que não foram previamente ligados. As ontologias têm um papel fundamental nisso, pois, fornecem vocabulários controlados, para caracterizar semanticamente os dados de uma forma inequívoca. Conforme definido por Gruber, uma ontologia é uma especificação de uma conceituação, que se destina a modelar um domínio em particular. A especificação de uma ontologia é composto por dois tipos de declarações: TBox (classes) e ABox (exemplares). TBox são classes que são interpretadas como um conjunto de indivíduos no domínio; ABox são exemplares que são interpretados como indivíduos particulares de um domínio. Al´em disso, uma ontologia também é composta por: Relacionamentos ou relações entre classes e/ou exemplares; Tipos de dados são partes particulares do domínio que especificam valores; Valores de dados são valores simples. Apesar de uma ontologia se destinar a modelar um domínio em particular, existem muitas ontologias de diferentes fontes a modelar o mesmo domínio, isto é, existe um problema de sobreposição. O problema de sobreposição consiste em ontologias distintas que representam as mesmas entidades de uma forma diferente. É, portanto, necessário criar processos capazes de encontrar as sobreposições e fundi-las. Emparelhamento de ontologias é geralmente aplicado para alinhar duas TBox de duas ontologias diferentes, ou seja, para encontrar relações ou correspondências entre as classes ontológicas. Há um caso particular de emparelhamento de ontologias, o Emparelhamento de Exemplares. O objetivo do emparelhamento de exemplares é alinhar dois ABox de duas ontologias diferentes, ou seja, encontrar as correspondências entre exemplares de diferentes ontologias. O Emparelhamento de Exemplares adota o princípio de que, quanto maior for a semelhança entre duas descriçõees de exemplares de duas ontologias distintas, maior é a probabilidade de estes exemplares representarem a mesma entidade de um determinado domínio. Por exemplo, no domínio político, vamos considerar o actual Presidente da Comissão Europeia, Durão Barroso e assumir que na Ontologia 1 tem um exemplar com o descritor: “José Manuel Durão Barroso”, e Ontologia 2 tem um exemplar com o descritor: “José Durão Barroso”. Portanto, é necessário implementar técnicas de emparelhamento de exemplares, para descobrir se estes dois exemplares destas duas ontologias diferentes correspondem à mesma pessoa/entidade, isto é, se eles emparelham. Os objectivos desta dissertação eram: Desenvolvimento de algoritmos de emparelhamento de exemplares que visou o desenvolvimento de algoritmos para o emparelhamento de ontologias ao nível dos seus exemplares, de forma a resolver problemas de emparelhamento de exemplares. O desenvolvimento de algoritmos foi baseado em técnicas de emparelhamento de exemplares já propostas por outros; Alinhamento de exemplares do mundo real Que visou a aplicação dos algoritmos desenvolvidos, para gerar emparelhamentos de alta qualidade em exemplares do mundo real, e avaliar a sua qualidade em termos de Precisão, Sensibilidade, Medida-F, Exatidão e Exatidão Unilateral; Desenvolvimento de um emparelhador de exemplares Web Que visou o desenvolvimento de uma ferramenta capaz de realizar emparelhamento de exemplares através da Web, incorporando os algoritmos desenvolvidos por mim. Os resultados alcançados por esta dissertação foram a produção de alinhamentos de exemplares, entre as ontologias POWER-DBpediaPT, POWER-Verbetes e POWERPOWER. Estas três ontologias contêm exemplares que representam entidades políticas. E também entre as ontologias provenientes do OAEI 2012. O OAEI (Ontology Alignment Evaluation Initiative), é um concurso internacional, realizado todos os anos, que entre vários tipos de competições, tem uma dedicada à avaliação de ferramentas e de técnicas de emparelhamento de exemplares. Para avaliar a qualidade dos alinhamentos produzidos foram implementadas as seguintes métricas: Precisão; Sensibilidade; Medida-F; Exatidão; e Exatidão Unilateral. Esta dissertação também produziu um emparelhador de exemplares disponível através da Web, que implementa as métricas mencionadas para avaliar os alinhamentos produzidos por ele. POWER (Politics Ontology for Web Entity Retrieval) é uma ontologia que modela o domínio da política portuguesa, que foi desenvolvida e fornecida pela grupo REACTION. Os seus exemplares foram alinhados com os das ontologias DBpediaPT e Verbetes. A DBpediaPT é uma ontologia que contém exemplares que representam entidades da DBpedia versão 3.8. Cada entidade é referida na versão Portuguesa da Wikipédia. Esta ontologia foi construída a partir de uma lista, fornecida pelo grupo REACTION. Verbetes é uma ontologia, cujos os exemplares representam entidades que têm pelo menos cinco ocorrências nas notícias agregadas pelo serviço SAPO Verbetes. Para avaliar o alinhamento POWER-DBpediaPT foi usada a métrica Exatidão Unilateral. Usando o algoritmo de emparelhamento FirstLastNamePlusJaccard, alcançou-se 97.29% de Exatidão Unilateral para o POWER, e 87.25% de Exatidão Unilateral para o DBpediaPT. Usando o algoritmo de emparelhamento Stratified 10-fold Cross-Validation, alcançou-se 99.11% de Exatidão Unilateral para o POWER, e 95.97% de Exatidão Unilateral para o DBpediaPT. Estes foram os melhores resultados conseguidos para este alinhamento. No caso do alinhamento POWER-Verbetes não foram calculadas métricas mas, fez-se uma avaliação manual pela minha parte e pela parte do grupo REACTION, e foi positiva. Além disso, porque o POWER contém exemplares duplicados, ou seja, dois ou mais exemplares a representarem a mesma entidade, foi efectuado o alinhamento POWER-POWER de forma a encontrar os exemplares duplicados. No caso do POWER, estas situações não podiam acontecer. O alinhamento foi entregue ao grupo REACTION, para eles poderem melhorar a sua ontologia. Estes dois alinhamentos, POWER-Verbetes e POWER-POWER, foram realizados pelo algoritmo de emparelhamento MachineLearning. Foram também realizados alinhamentos de exemplares entre as ontologias fornecidas pelo OAEI 2012. Estas ontologias encontram-se divididas em dois grupos: o Sandbox que contém onze ontologias; e o IIMB que contém oitenta ontologias. Os alinhamentos produzidos foram realizados dentro de cada grupo. Neste caso, os algoritmos de emparelhamento utilizados foram FirstLastNamePlusJaccard e o Stratified 10-fold Cross- Validation. Na maioria dos alinhamentos produzidos a Medida-F foi maior no segundo algoritmo do que no primeiro. Todas as ontologias cujos exemplares foram alinhados, e os seus respectivos alinhamentos e métricas, estão disponíveis através da ligação: http://lasige.di.fc.ul.pt/webtools/instancematcher/dissertation_work.zip. O emparelhador de exemplares Web, foi outra realização desta dissertação, e está disponível através da ligação: http://lasige.di.fc.ul.pt/webtools/instancematcher/. Este disponibiliza aos utilizadores dois algoritmos de emparelhamento: o FirstLastNamePlusJaccard; e o MachineLearning. Além disso, também permite que o utilizador escolha que tipo de alinhamentos quer. Um-para-um (em Inglês: one-to-one) ou muitos-para-muitos (em Inglês: many-to-many). No primeiro caso, cada exemplar só pode estar presente uma vez no alinhamento, isto é, não pode haver mais do que um emparelhamento por exemplar; no segundo caso, cada exemplar pode estar presente várias vezes no alinhamento, ou seja, pode haver mais do que um emparelhamento por exemplar. Os alinhamentos POWER-DBpediaPT e POWER-Verbetes foram um-para-um. E os alinhamentos OAEI 2012 e POWER-POWER foram muitos-para-muitos. Há ainda a opção Limiar (em Inglês: Threshold) que permite ao utilizador indicar qual é o valor mínimo dos alinhamentos devolvidos pelo emparelhador de exemplares Web. Em cada alinhamento de exemplares é atribuído um valor [0,1] pelos algoritmos de emparelhamento, que determina o grau de confiabilidade/certeza do alinhamento estabelecido. No alinhamento também se podem encontrar exemplares que emparelham para nada, ou seja, para NULL. Estes, são os exemplares para os quais o algoritmo de emparelhamento escolhido, não encontrou nenhum exemplar correspondente. Para que o emparelhador de exemplares Web devolva métricas que atestem a qualidade do alinhamento produzido, o utilizador tem que introduzir o alinhamento de referência (em Inglês: Reference Alignment). Este é um documento, que se assume, que contenha todos os emparelhamentos correctos entre os exemplares de duas ontologias. As métricas são calculadas aquando da comparação do alinhamento produzido com o alinhamento de referência. Existem ainda as opções POWER 2010 e OAEI 2012, que permitem indicar ao emparelhador de exemplares Web, que os exemplares a emparelhar são do POWER e do OAEI 2012. É também necessário que o utilizador insira os identificadores dos descritores dos exemplares, para que o emparelhador obtenha a informação necessária para poder efectuar os alinhamentos. Cada identificador tem que começar pelo prefixo http.
An ontology is an object-based conceptualization of some particular domain. An ontology provides a shared controlled vocabulary to semantically characterize the data of the modelled domain. But it often happens that independently created ontologies model the same domain in different ways. This constitutes a problem because there may be entities being represented differently, therefore creating ambiguity and interoperability problems when linking related data characterized by two ontologies. So it is necessary to develop processes capable of matching the data. The matching can be made at the class level or at the instance level. The goal of the instance matching is to find the correspondences between instances from different ontologies, called instance alignments. The objective of this dissertation was the development of instance matching algorithms for generating instance alignments of real world instances. And the creation of an instance matcher Web tool, where the algorithms developed by me were incorporated. The outcome of this dissertation was the generation of instance alignments between POWER-DBpediaPT, POWER-Verbetes and POWER-POWER. All these three ontologies have instances representing political entities. Furthermore, it was generated instance alignments between ontologies from the OAEI 2012. OAEI (Ontology Alignment Evaluation Initiative), is an international contest, that has a track focus on evaluation of instance matching tools and techniques. To assess the quality of the instance alignments produced, it was implemented the metrics of Precision, Recall, F-measure, Accuracy and Unilateral Accuracy. Another outcome of this dissertation is the instance matcher tool, available through the Web. The tool implements two instance matchers. The FirstLastNamePlusJaccard which is based on element-level matching techniques, that uses the descriptors of the instances to correspond them. And the MachineLearning matcher that uses machine learning approaches to find those correspondences. This Web tool also assesses the instance alignments that it produces, because it implements the already mentioned metrics.
Kirsten, Toralf, Andreas Thor et Erhard Rahm. « Instance-Based Matching of Large Life Science Ontologies ». 2007. https://ul.qucosa.de/id/qucosa%3A33094.
Texte intégralZaiß, Katrin Simone [Verfasser]. « Instance-based ontology matching and the evaluation of matching systems / vorgelegt von Katrin Simone Zaiß ». 2010. http://d-nb.info/101260554X/34.
Texte intégralTodorov, Konstantin. « Ontology Matching by Combining Instance-Based Concept Similarity Measures with Structure ». Doctoral thesis, 2011. https://repositorium.ub.uni-osnabrueck.de/handle/urn:nbn:de:gbv:700-201104128024.
Texte intégralLivres sur le sujet "Instance matching"
The coloured pencil artist's pocket palette : Instant, practical visual guidance on mixing and matching coloured pencils to suit all subjects. London : Batsford, 1993.
Trouver le texte intégralThe colored pencil artist's pocket palette : Instant, practical visual guidance on mixing and matching colored pencils to suit all subjects. Cincinnati, Ohio : North Light Books, 1993.
Trouver le texte intégralIchikawa, Jonathan Jenkins. Justification. Oxford University Press, 2017. http://dx.doi.org/10.1093/oso/9780199682706.003.0005.
Texte intégralJappelli, Tullio, et Luigi Pistaferri. The Response of Consumption to Income Risk. Oxford University Press, 2017. http://dx.doi.org/10.1093/acprof:oso/9780199383146.003.0010.
Texte intégralSomers, Harold. Machine Translation : Latest Developments. Sous la direction de Ruslan Mitkov. Oxford University Press, 2012. http://dx.doi.org/10.1093/oxfordhb/9780199276349.013.0028.
Texte intégralGreen, Peter, Kanti Mardia, Vysaul Nyirongo et Yann Ruffieux. Bayesian modelling for matching and alignment of biomolecules. Sous la direction de Anthony O'Hagan et Mike West. Oxford University Press, 2018. http://dx.doi.org/10.1093/oxfordhb/9780198703174.013.2.
Texte intégralHansmeyer, Ebba Abdon, Ramón Mendiola et Jim Hagemann Snabe. Purpose-Driven Business for Sustainable Performance and Progress. Oxford University Press, 2018. http://dx.doi.org/10.1093/oso/9780198825067.003.0009.
Texte intégralLofthouse, Nigel. The Pocket Guide to Wood Finishes : Instant, Practical, Visual Guidance on Mixing and Matching Stains and Other Wood Finishes. Popular Woodworking Books, 1993.
Trouver le texte intégralChapitres de livres sur le sujet "Instance matching"
Castano, Silvana, Alfio Ferrara, Stefano Montanelli et Gaia Varese. « Ontology and Instance Matching ». Dans Knowledge-Driven Multimedia Information Extraction and Ontology Evolution, 167–95. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2011. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-20795-2_7.
Texte intégralLeme, Luiz André P. Paes, Marco A. Casanova, Karin K. Breitman et Antonio L. Furtado. « Instance-Based OWL Schema Matching ». Dans Enterprise Information Systems, 14–26. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2009. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-01347-8_2.
Texte intégralHomoceanu, Silviu, Jan-Christoph Kalo et Wolf-Tilo Balke. « Putting Instance Matching to the Test : Is Instance Matching Ready for Reliable Data Linking ? » Dans Lecture Notes in Computer Science, 274–84. Cham : Springer International Publishing, 2014. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-08326-1_28.
Texte intégralZaiß, Katrin, et Stefan Conrad. « Partial Ontology Matching Using Instance Features ». Dans On the Move to Meaningful Internet Systems : OTM 2009, 1201–8. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2009. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-05151-7_32.
Texte intégralDaskalaki, Evangelia, et Dimitris Plexousakis. « OtO Matching System : A Multi-strategy Approach to Instance Matching ». Dans Advanced Information Systems Engineering, 286–300. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2012. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-31095-9_19.
Texte intégralKejriwal, Mayank, et Daniel P. Miranker. « Minimally Supervised Instance Matching : An Alternate Approach ». Dans The Semantic Web : ESWC 2015 Satellite Events, 72–76. Cham : Springer International Publishing, 2015. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-25639-9_14.
Texte intégralZaiß, Katrin, Tim Schlüter et Stefan Conrad. « Instance-Based Ontology Matching Using Regular Expressions ». Dans On the Move to Meaningful Internet Systems : OTM 2008 Workshops, 40–41. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2008. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-88875-8_19.
Texte intégralAbubakar, Mansir, Hazlina Hamdan, Norwati Mustapha et Teh Noranis Mohd Aris. « Instance-Based Ontology Matching : A Literature Review ». Dans Advances in Intelligent Systems and Computing, 455–69. Cham : Springer International Publishing, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-72550-5_44.
Texte intégralKejriwal, Mayank, et Daniel P. Miranker. « Semi-supervised Instance Matching Using Boosted Classifiers ». Dans The Semantic Web. Latest Advances and New Domains, 388–402. Cham : Springer International Publishing, 2015. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-18818-8_24.
Texte intégralIsaac, Antoine, Lourens van der Meij, Stefan Schlobach et Shenghui Wang. « An Empirical Study of Instance-Based Ontology Matching ». Dans The Semantic Web, 253–66. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2007. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-76298-0_19.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Instance matching"
Lyu, Gengyu, Yanan Wu et Songhe Feng. « Deep Graph Matching for Partial Label Learning ». Dans Thirty-First International Joint Conference on Artificial Intelligence {IJCAI-22}. California : International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2022. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2022/459.
Texte intégralCastano, S., A. Ferrara, D. Lorusso et S. Montanelli. « On the Ontology Instance Matching Problem ». Dans 2008 19th International Conference on Database and Expert Systems Applications (DEXA). IEEE, 2008. http://dx.doi.org/10.1109/dexa.2008.31.
Texte intégralAmrouch, Siham, et Sihem Mostefai. « Ascendant Hierarchical Clustering for Instance Matching ». Dans 2021 22nd International Arab Conference on Information Technology (ACIT). IEEE, 2021. http://dx.doi.org/10.1109/acit53391.2021.9677377.
Texte intégralWu, Yanan, He Liu, Songhe Feng, Yi Jin, Gengyu Lyu et Zizhang Wu. « GM-MLIC : Graph Matching based Multi-Label Image Classification ». Dans Thirtieth International Joint Conference on Artificial Intelligence {IJCAI-21}. California : International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2021. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2021/163.
Texte intégral« MULTIPLE KERNEL LEARNING FOR ONTOLOGY INSTANCE MATCHING ». Dans International Conference on Knowledge Engineering and Ontology Development. SciTePress - Science and and Technology Publications, 2010. http://dx.doi.org/10.5220/0003117403110318.
Texte intégralLiang, Qianhui Althea, et Herman Lam. « Web Service Matching by Ontology Instance Categorization ». Dans 2008 IEEE International Conference on Services Computing (SCC). IEEE, 2008. http://dx.doi.org/10.1109/scc.2008.133.
Texte intégralSaveta, Tzanina, Evangelia Daskalaki, Giorgos Flouris, Irini Fundulaki, Melanie Herschel et Axel-Cyrille Ngonga Ngomo. « Pushing the Limits of Instance Matching Systems ». Dans WWW '15 : 24th International World Wide Web Conference. New York, NY, USA : ACM, 2015. http://dx.doi.org/10.1145/2740908.2742729.
Texte intégralGhemmaz, Wafa, et Fouzia Benchikha. « Instance matching based on discriminative property values ». Dans 2015 5th International Conference on Information & Communication Technology and Accessibility (ICTA). IEEE, 2015. http://dx.doi.org/10.1109/icta.2015.7426892.
Texte intégralMiao, Jiajia, Guoyou Chen, Aiping Li, Jia Yan et Siyu Jiang. « HIMA : A Holistic Data Instance Matching Approach ». Dans 2010 International Conference on Electrical and Control Engineering (ICECE 2010). IEEE, 2010. http://dx.doi.org/10.1109/icece.2010.1272.
Texte intégralQin, Zheyun, Xiankai Lu, Xiushan Nie et Yilong Yin. « Video Instance Segmentation Using Graph Matching Transformer ». Dans 2023 IEEE International Conference on Data Mining Workshops (ICDMW). IEEE, 2023. http://dx.doi.org/10.1109/icdmw60847.2023.00132.
Texte intégral