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      <li> <a id="cas2" href="/user/login?authType=CAS&amp;url=https://hal-cnrs.archives-ouvertes.fr/hal-03842681">Connexion</a>
      </li>
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        <a id="getorcid2" href="/user/login?authType=ORCID&amp;url=https://hal-cnrs.archives-ouvertes.fr/hal-03842681">Connexion avec ORCID</a>
      </li>
      <li><a id="coidp" href="https://hal.archives-ouvertes.fr/user/login?authType=IDP&amp;url=https://hal-cnrs.archives-ouvertes.fr/hal-03842681">se connecter avec Fédération</a></li>
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hal-03842681, version 1
Article dans une revue


MATCHING LARGE BIOMEDICAL ONTOLOGIES USING SYMBOLIC REGRESSION USING SYMBOLIC
REGRESSION

Jorge Martinez-Gil 1 Shaoyi Yin 2 Josef Küng 3 Franck Morvan 2  Détails
1 SCCH - Software Competence Center Hagenberg
2 IRIT-PYRAMIDE - Optimisation Dynamique de Requêtes Réparties à grande échelle
IRIT - Institut de recherche en informatique de Toulouse
3 JKU - Johannes Kepler University Linz [Linz]

>  Jorge Martinez-Gil 1
> Auteur
> PersonId : 17728
> IdHAL : martinez-gil-jorgeORCID : 0000-0002-5730-7965IdRef : 253122732

>  Shaoyi Yin 2
> Auteur
> PersonId : 184832
> IdHAL : shaoyi-yinORCID : 0000-0002-5335-2443IdRef : 15327400X

>  Josef Küng 3
> Auteur
> PersonId : 1188761

>  Franck Morvan 2
> Auteur
> PersonId : 743127
> IdHAL : franck-morvanIdRef : 034867406


1 SCCH - Software Competence Center Hagenberg (Softwarepark 21 A-4232 Hagenberg
Austria - Autriche) StructId : 46694
 * JKU - Johannes Kepler Universität Linz (Altenberger Straße 69, 4040 Linz -
   Autriche) StructId : 300879

2 IRIT-PYRAMIDE - Optimisation Dynamique de Requêtes Réparties à grande échelle
(Institut de recherche en informatique de Toulouse - IRIT 118 Route de Narbonne
31062 Toulouse Cedex 9 - France) StructId : 1001829
 * IRIT - Institut de recherche en informatique de Toulouse (118 Route de
   Narbonne, F-31062 Toulouse Cedex 9 - France) StructId : 34499
   * UT1 - Université Toulouse 1 Capitole (2 rue du Doyen-Gabriel-Marty - 31042
     Toulouse Cedex 9 - France) StructId : 81148
     * Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées (41 Allée Jules Guesde, 31000
       Toulouse - France) StructId : 443875
   * UT2J - Université Toulouse - Jean Jaurès (5 allées Antonio Machado - 31058
     Toulouse Cedex 9 - France) StructId : 116256
   * UT3 - Université Toulouse III - Paul Sabatier (118 route de Narbonne -
     31062 Toulouse - France) StructId : 217752
     * Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées (41 Allée Jules Guesde, 31000
       Toulouse - France) StructId : 443875
   * CNRS - Centre National de la Recherche Scientifique : UMR5505 (France)
     StructId : 441569
   * Toulouse INP - Institut National Polytechnique (Toulouse) (France) StructId
     : 448187
     * Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées (41 Allée Jules Guesde, 31000
       Toulouse - France) StructId : 443875

3 JKU - Johannes Kepler University Linz [Linz] (Altenberger Straße 69, 4040 Linz
- Autriche) StructId : 210559
Masquer les détails
Abstract : The problem of ontology matching consists of finding the semantic
correspondences between two ontologies that, although belonging to the same
domain, have been developed separately. Ontology matching methods are of great
importance today since they allow us to find the pivot points from which an
automatic data integration process can be established. Unlike the most recent
developments based on deep learning, this study presents our research efforts on
the development of novel methods for ontology matching that are accurate and
interpretable at the same time. For this purpose, we rely on a symbolic
regression model (implemented via genetic programming) that has been
specifically trained to find the mathematical expression that can solve the
ground truth provided by experts accurately. Moreover, our approach offers the
possibility of being understood by a human operator and helping the processor to
consume as little energy as possible. The experimental evaluation results that
we have achieved using several benchmark datasets seem to show that our approach
could be promising.
Keywords : Information Integration Ontology Matching Large Ontologies Semantic
Similarity Measures
Type de document :
Article dans une revue
Domaine :
> Informatique [cs] / Base de données [cs.DB]

Liste complète des métadonnées  Voir


--------------------------------------------------------------------------------

https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03842681
Contributeur : Shaoyi YIN Connectez-vous pour contacter le contributeur
Soumis le : lundi 7 novembre 2022 - 16:54:32
Dernière modification le : vendredi 18 novembre 2022 - 09:38:04




LIEN TEXTE INTÉGRAL




IDENTIFIANTS

 * HAL Id : hal-03842681, version 1
 * DOI : 10.26421/JDI3.3-2


COLLECTIONS

UNIV-TLSE2 | CNRS | UT1-CAPITOLE | IRIT | IRIT-PYRAMIDE | IRIT-GD | UNIV-UT3 |
UT3-TOULOUSEINP


CITATION

Jorge Martinez-Gil, Shaoyi Yin, Josef Küng, Franck Morvan. Matching Large
Biomedical Ontologies Using Symbolic Regression Using Symbolic Regression.
Journal of Data Intelligence, 2022, 3 (3), pp.316-332. ⟨10.26421/JDI3.3-2⟩.
⟨hal-03842681⟩


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