MUSKCA: ontology merging system based on consensus and trust evaluation
Muskca : un système de fusion d'ontologies fondé sur le consensus et l'estimation de la confiance
Résumé
Today many datasets related to the same domain of interest are available on the web of Linked Data. These datasets can have variable quality, which makes them difficult to reuse. In this article, we present a novel approach for identifying knowledge shared by different datasets taking into account their quality. This approach is based on metrics used to evaluate the trust score of common elements extracted from various datasets. In this article we propose several metrics, one of them is based on the integral of Choquet. These metrics have been evaluated on a real case study with experts from the agriculture domain.
Aujourd'hui de nombreux jeux de données sont disponibles pour un même domaine d'intérêt sur le web de données liées. Ces jeux peuvent être de qualité variable ce qui rend difficile leur réutilisation. Dans cet article, nous présentons une approche permettant d'identifier les connaissances partagées par différents jeux en tenant compte de leur qualité. L'approche repose sur l'utilisation de métriques permettant d'évaluer la confiance des éléments communs extraits de jeux de données. Nous proposons plusieurs métriques dont une fondée sur l'intégrale de Choquet. Ces métriques ont été évaluées sur trois jeux de données réels du domaine agricole.