Events reconciliation

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  • 1. Rconcilier les vnements dans le web des donnes
    HoudaKhrouf
    RaphalTroncy
    Ingnierie des Connaissances 2011, Chambry

2. Un vnement ?
Les vnements sont des observables qui regroupent
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Personnes
Lieux
Temps
Des expriences documentes par des Medias
3. Contexte
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Besoin dune plateforme agrgeant et structurant toutes ces donnes

  • Event Media : description smantique des vnements et de mdias

Objectif :Rconciliation dEvent Media avec le nuage des donnes
4. EventMedia
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5. EventMedia
Lontologie LODE
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6. EventMedia
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7. Problme : Rconciliation
Quelles sont les bulles du nuage de donnes faut-il choisir?
Requtes SPARQL sur http://lod.openlinksw.com
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8. Problme : Rconciliation
Agent

  • Last.fm

9. Eventful 10. MusicBrainz 11. DBpedia 12. Freebase 13. Uberblic 14. New York TimesLieu

  • Last.fm

15. Eventful 16. Upcoming 17. DBpedia 18. Freebase 19. Foursquare 20. GeonamesMusicBrainz
Uberblic
Event Media
vnement

  • Last.fm

21. Eventful 22. Upcoming 23. DBpedia 24. Freebase 25. UberblicFoursquare
DBpedia
Geonames
Freebase
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26. Alignement

  • LODE est un modle interoprable dcrivant les vnements

27. Un thsaurus de catgories SKOS: Sport, Music, Arts, Movies, etc.20/05/2011
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28. SILK Framework
Bas sur un langage de spcification de liens Silk-LSL
Des transformations et des fonctions algbriques : max, min, avg, etc
Plusieurs mtriques de similarit:
Syntaxique : galit, Jaro, Leveinstein, n-gram
Lexicale : WordNet
Gographique : wgs84
Temporelle : date
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29. SILK Framework
Configuration SILK - LSL
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30. Mthodologie

  • Alignement par les tiquettes

Jaro est une mtrique fiable *

  • Alignement par les coordonnes gographiques (lieux)

31. Le score de wgs84 est normalis par rapport au seuil 10 km.* Cohen, William W., Ravikumar, Pradeep and Fienberg, Steve. 2003. A Comparison of String Distance Metrics for Name-Matching Tasks. IIWeb 2003: 73--78.
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32. Alignement des agents
Alignement bas sur les proprits des agents :
foaf:Agent
rdfs:label

  • Exemples :

33. Donavon Frankenreiter/Donovan Frankenreiter(Jaro 0.98) 34. Birds & Batteries / Birds and Batteries (Jaro 0.70)Total :
Eventful : 61 %
Last.fm : 58 %
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35. Alignement des lieux
Exemples :

  • The Stone Bar(34.1019 ;-118.304)

36. The Stone(34.1017 ;-118.304) 37. fallharvestwinedinnerbavarianinnrestaurantfrankenmuth(43.32 ; -83.73) 38. FrankenmuthBavarianInnRestaurant(43.32 ; -83.74) Total :
Eventful : 17 %
Last.fm : 15 %
Upcoming : 36 %
Dist : 29 m Score (sim): 0.98
Dist : 80 mScore: 0.92
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39. Alignement des vnements
Alignement bas sur le titre, le lieu et le temps
Exemples :

  • LastFm : Camp Bestival Lulworth Castle le 18/07/2008

40. Eventful : New Camp Bestival Dorset Lulworth Castle le 18/07/2008Total :
Eventful : 0,4 %
Last.fm : 3;8 %
Upcoming : 4,8 %
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41. Alignement des vnements
La mtrique Date de SILK est rigide
Upcoming : A Season in Hell a eu lieu du 7 novembre au 22 novembre 2008
Eventful : A Season in Hell a eu lieu du 8 novembre2008
Autres types dvnements : sportif, militaire, mission spatiale
Un appariement faible pour les vnements de type sport
DBpedia : Alpine skiing at the 2002 Winter Olympics
Uberblic : Alpine skiing at the 2002 Winter Olympics Men's slalom
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42. Discussion
Une approche conservatrice assurant une prcision leve
Un bon nombre des agents apparis. Les tiquettes sont relativement des chaines de caractres courts.
Un nettoyage des lieux pour rduire les doublons constats (e.gFoursquare)
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43. Perspectives
Limite de SILK : il ne supporte pas les mthodes hybrides
tendre la mtrique Date de SILK
Crer une mtrique pour comparer les adresses
Utiliser les mthodes de machine Learning supervis
Evaluation : prcision et rappel
Assurer une version LIVE dEvent Media
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44. http://www.slideshare.net/khrouf
Merci de votre attention
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