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Beschreibung
This open access book systematically investigates the topic of entity alignment, which aims to detect equivalent entities that are located in different knowledge graphs. Entity alignment represents an essential step in enhancing the quality of knowledge graphs, and hence is of significance to downstream applications, e.g., question answering and recommender systems. Recent years have witnessed a rapid increase in the number of entity alignment frameworks, while the relationships among them remain unclear. This book aims to fill that gap by elaborating the concept and categorization of entity alignment, reviewing recent advances in entity alignment approaches, and introducing novel scenarios and corresponding solutions. Specifically, the book includes comprehensive evaluations and detailed analyses of state-of-the-art entity alignment approaches and strives to provide a clear picture of the strengths and weaknesses of the currently available solutions, so as to inspire follow-upresearch. In addition, it identifies novel entity alignment scenarios and explores the issues of large-scale data, long-tail knowledge, scarce supervision signals, lack of labelled data, and multimodal knowledge, offering potential directions for future research. The book offers a valuable reference guide for junior researchers, covering the latest advances in entity alignment, and a valuable asset for senior researchers, sharing novel entity alignment scenarios and their solutions. Accordingly, it will appeal to a broad audience in the fields of knowledge bases, database management, artificial intelligence and big data.
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Technische Daten


Erscheinungsdatum
26.10.2023
Sprache
Englisch
EAN
9789819942527
Herausgeber
Springer Singapore
Serien- oder Bandtitel
Big Data Management
Sonderedition
Nein
Autor
Xiang Zhao, Weixin Zeng, Jiuyang Tang
Seitenanzahl
247
Einbandart
Broschiert
Buch Untertitel
Concepts, Recent Advances and Novel Approaches
Schlagwörter
Knowledge Graph, Entity Alignment, Knowledge Graph Alignment, Knowledge Graph Matching, Entity Matching, Knowledge Fusion, Data Integration, Knowledge Graph Representation Learning, Multi-Modal Knowledge Graph, Open Access
Thema-Inhalt
UYQE - Wissensbasierte Systeme, Expertensysteme UNF - Data Mining UN - Datenbanken
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm

Hersteller: Springer, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com, Springer Nature Customer Service Center GmbH

Warnhinweise und Sicherheitsinformationen

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