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Ontology driven search of compound IDs

机译：本体驱动的化合物ID搜索

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Object identification is a crucial step in most information systems. Nowadays, we have many different ways to identify entities such as surrogates, keys, and object identifiers. However, not all of them guarantee the entity identity. Many works have been introduced in the literature for discovering meaningful identifiers (i.e., guaranteeing the entity identity according to the semantics of the universe of discourse), but all of them work at the logical or data level and they share some constraints inherent to the kind of approach. Addressing it at the logical level, we may miss some important data dependencies, while the cost to identify data dependencies purely at the data level may not be affordable. In this paper, we propose an approach for discovering meaningful identifiers driven by domain ontologies. In our approach, we guide the process at the conceptual level and we introduce a set of pruning rules for improving the performance by reducing the number of identifier hypotheses generated and to be verified with data. Finally, we also introduce a simulation over a case study to show the feasibility of our method.
机译：在大多数信息系统中，对象识别是至关重要的一步。如今，我们有许多不同的方式来标识实体，例如代理，键和对象标识符。但是，并非所有人都保证实体身份。文献中已经引入了许多发现有意义的标识符的工作（即，根据话语世界的语义来保证实体身份），但是它们全都在逻辑或数据级别上工作，并且它们共享该类型固有的一些约束。方法。在逻辑层次上解决它，我们可能会错过一些重要的数据依存关系，而纯粹在数据层次上识别数据依存关系的成本可能无法承受。在本文中，我们提出了一种发现由领域本体驱动的有意义的标识符的方法。在我们的方法中，我们在概念级别上指导过程，并引入了一组修剪规则，以通过减少生成的和要用数据验证的标识符假设的数量来提高性能。最后，我们还通过案例研究进行了仿真，以表明我们方法的可行性。

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