开放政府数据中组织信息链接至知识图谱的挑战
计算机与社会
2020-08-17 v1 人工智能
摘要
全球各类公共行政组织正在发布开放政府数据（OGD）。在 OGD 数据目录的元数据中，发布组织（1）无法被唯一且无歧义地标识，更糟糕的是（2）随公共行政单位合并或重组而随时间变化。为能在发布组织层级对开放政府数据进行细粒度分析或检索，将这些组织从 OGD 门户链接至公开可用的知识图谱（KGs，如 Wikidata 与 DBpedia）看似一种显而易见的方案。然而，正如我们在本立场论文中所展示的，组织链接面临着显著挑战，无论是在（门户）元数据可用性方面，还是在知识图谱的数据质量与完整性方面。我们在此特别强调五大主要挑战，即关于（1）组织与门户元数据中的时序变化，（2）缺乏描述公共知识图谱中组织结构与变更的基础本体，（3）元数据与 KG 数据质量，（4）多语言性，以及（5）公共部门组织消歧。基于来自 Open Data Portal Watch 的可用 OGD 门户元数据，我们对这些问题进行了深入分析，并就如何着手解决它们给出了具体起点建议，同时呼吁学界共同攻克这些开放挑战。
引用
@article{arxiv.2008.06232,
title = {Challenges of Linking Organizational Information in Open Government Data to Knowledge Graphs},
author = {Jan Portisch and Omaima Fallatah and Sebastian Neumaier and Mohamad Yaser Jaradeh and Axel Polleres},
journal= {arXiv preprint arXiv:2008.06232},
year = {2020}
}
备注
to be published in the proceedings of the 22nd International Conference on Knowledge Engineering and Knowledge Management (EKAW 2020)