Ontology Matching by Jérome Euzenat and Pavel Shvaiko (2007, Hardcover)

Tefka
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ISBN
9783540496113
Kategorie

Über dieses Produkt

Product Identifiers

Publisher
Springer
ISBN-10
3540496114
ISBN-13
9783540496113
eBay Product ID (ePID)
59099000

Product Key Features

Number of Pages
IX, 333 Pages
Publication Name
Ontology Matching
Language
English
Subject
Intelligence (Ai) & Semantics, System Administration / Storage & Retrieval, Information Technology
Publication Year
2007
Type
Textbook
Subject Area
Computers
Author
Jérome Euzenat, Pavel Shvaiko
Format
Hardcover

Dimensions

Item Height
0.3 in
Item Weight
51.1 Oz
Item Length
9.3 in
Item Width
6.1 in

Additional Product Features

Intended Audience
Scholarly & Professional
Dewey Edition
22
Number of Volumes
1 vol.
Illustrated
Yes
Dewey Decimal
025.04
Table Of Content
Part I.- The Matching Problem.- Applications.- The Matching Problem.- Part II.- Ontology Matching Techniques.- Classifications of Ontology Matching Techniques.- Basic Techniques.- Matching Strategies.- Part III.- Systems and Evaluation.- Overview of Matching Systems.- Evaluation of Matching Systems.- Part IV.- Representing, Explaining, and Processing Alignments.- Frameworks and Formats: Representing Alignments.- Explaining Alignments.- Processing Alignments.- Part V.- Conclusions.- Appendix.- Bibliography.
Synopsis
Ontologies tend to be found everywhere. They are viewed as the silver bullet for many applications, such as database integration, peer-to-peer systems, e-commerce, semantic web services, or social networks. However, in open or evolving systems, such as the semantic web, different parties would, in general, adopt different ontologies. Thus, merely using ontologies, like using XML, does not reduce heterogeneity: it just raises heterogeneity problems to a higher level. Euzenat and Shvaiko's book is devoted to ontology matching as a solution to the semantic heterogeneity problem faced by computer systems. Ontology matching aims at finding correspondences between semantically related entities of different ontologies. These correspondences may stand for equivalence as well as other relations, such as consequence, subsumption, or disjointness, between ontology entities. Many different matching solutions have been proposed so far from various viewpoints, e.g., databases, information systems, artificial intelligence. With Ontology Matching, researchers and practitioners will find a reference book which presents currently available work in a uniform framework. In particular, the work and the techniques presented in this book can equally be applied to database schema matching, catalog integration, XML schema matching and other related problems. The objectives of the book include presenting (i) the state of the art and (ii) the latest research results in ontology matching by providing a detailed account of matching techniques and matching systems in a systematic way from theoretical, practical and application perspectives., Ontologies are viewed as the silver bullet for many applications, but in open or evolving systems, different parties can adopt different ontologies. This increases heterogeneity problems rather than reducing heterogeneity. This book proposes ontology matching as a solution to the problem of semantic heterogeneity, offering researchers and practitioners a uniform framework of reference to currently available work. The techniques presented apply to database schema matching, catalog integration, XML schema matching and more.
LC Classification Number
QA75.5-76.95QA76.76

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Tefka

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