The ontology alignment system based on algorithms using data similarity metrics

Abstract

Integracja danych pochodzących z różnych źródeł danych jest bardzo ważnym zagadnieniem w złożonych systemach informatycznych oraz systemach opierających się na sieci globalnej. Rosnąca ilość gromadzonych danych powoduje, że wykonanie operacji integracji danych pochodzących z różnych źródeł dotyczących podobnej dziedziny wiedzy staje się niezbędne. Z tego powodu prowadzone są prace nad opracowaniem algorytmów, aby wykonywały taką operację w sposób automatyczny. Algorytmy te mają dwa główne kryteria jakości. Dokładność mapowania i rozpoznawania pokrewnych elementów oraz złożoność obliczeniową. Publikacja przedstawia prototyp systemu mapowania ontologii (w formacie OWL) opierający się na szacowaniu podobieństwa strukturalnego i lingwistycznego. Podobieństwo to liczone na starcie algorytmu mapowania zmniejsza złożoność algorytmu często zachowując tę samą jakość mapowania. W publikacji zostaną przedstawione rodzaje metryk oraz architektura systemu integracji.

Integration of data from different sources is a very important task in complex IT systems and global web applications. In many applications it is a necessary issue to be dealt with, because of increasing amount of data from various sources, but concerning the same scope. Therefore, there is a lot of research in this area to create algorithms which could conduct these operations automatically. Such algorithms have two main criteria: precision of alignment and computional complexity. The publication presents protype of the ontology alignment framework. The framework is based on similarity metrics computation at the start of algorithm execution. It is mainly structural and linguistic based similarity. These global similarities decrease complexity of itegration algorithm and increase the effectivenes. In the article, there will be depicted the type of metrics and architecture of the system.