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다양한 기관에서 생성된 이질적인 지리적 데이터셋(GD)을 의미적으로 정렬하려면 효율적인 유사성 매칭 방법이 필요하다. 그러나 스키마(개념 및 속성)와 인스턴스를 정렬하는 데 사용되는 전략은 일반적으로 재사용이 불가능하며, GD 정렬에서 불균형한 정보의 영향은 종종 간과된다. 이 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 지리적 개체(개념, 속성 및 인스턴스)를 통합적으로 동시에 정렬하는 전체론적 접근법을 제시한다. 공간적, 어휘적, 구조적 및 확장적 유사성 메트릭이 설계되며 승인 투표를 통해 자동으로 집계된다. 제시된 접근법은 실제 지리적 의미 웹인 Geonames와 OpenStreetMap으로 검증된다. 잘 알려진 확장 기반 정렬 시스템과 비교할 때, 제시된 접근법은 GD 정렬에 관련된 더 많은 정보를 고려할 뿐만 아니라 메트릭 집계에서 인위적인 매개변수 설정을 피한다. 이는 특정 정보에 대한 의존도를 줄이고, 다양한 정보의 불균형 분포에서 정렬을 보다 강력하게 만든다.
Yu et al. (수요일)이 이 질문을 연구하였다.