TY  - THES
AB  - Die rasche Ausweitung heterogener Wissensgraphen (KGs) hat zahlreiche Möglichkeiten in datengetriebenen Bereichen wie der Informationssuche, Natural Language Pro- cessing (NLP), und geografischen Analyse eröffnet. Das Potenzial dieser KGs bleibt jedoch aufgrund der begrenzten Vernetzung zwischen ihnen weitgehend ungenutzt. Diese Dissertation befasst sich mit kritischen Forschungslücken im Bereich von Link Discovery (LD) über KGs, insbesondere mit einem Fokus auf geografische KGs. Drei Hauptforschungslücken werden identifiziert: Skalierbarkeitsprobleme (Forschungslücke 1), das Fehlen ganzheitlicher Modelle für Linked Open Data (LOD) (Forschungslücke 2) und die Notwendigkeit für Erklärbarkeit in der LD mit dem Menschen in der Schleife (Forschungslücke 3).
AU  - Ahmed, Abdullah Fathi Ahmed
CY  - Paderborn
DA  - 2024
DO  - 10.17619/UNIPB/1-2062
DP  - Universität Paderborn
LA  - eng
N1  - Tag der Verteidigung: 26.04.2024
N1  - Universität Paderborn, Dissertation, 2024
PB  - Veröffentlichungen der Universität
PY  - 2024
SP  - 1 Online-Ressource (xiv, 177 Seiten)
T2  - Institut für Informatik
TI  - Geospatial link discovery with human in the loop
UR  - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:hbz:466:2-52681
Y2  - 2026-01-14T15:49:38
ER  -