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Discovering Links for Metadata Enrichment on Computer Science Papers

[Arbeitspapier]

Schaible, Johann; Mayr, Philipp

Zitationshinweis

Bitte beziehen Sie sich beim Zitieren dieses Dokumentes immer auf folgenden Persistent Identifier (PID):http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0168-ssoar-326017

Weitere Angaben:
Körperschaftlicher Herausgeber GESIS - Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften
Abstract At the very beginning of compiling a bibliography, usually only basic information, such as title, authors and publication date of an item are known. In order to gather additional information about a specific item, one typically has to search the library catalog or use a web search engine. This look-up procedure implies a manual effort for every single item of a bibliography. In this technical report we present a proof of concept which utilizes Linked Data technology for the simple enrichment of sparse metadata sets. This is done by discovering owl:sameAs links between an initial set of computer science papers and resources from external data sources like DBLP, ACM and the Semantic Web Conference Corpus. In this report, we demonstrate how the link discovery tool Silk is used to detect additional information and to enrich an initial set of records in the computer science domain. The pros and cons of silk as link discovery tool are summarized in the end.
Thesaurusschlagwörter software; computer science; automation; new technology; bibliography; information science
Klassifikation Information und Dokumentation, Bibliotheken, Archive; Naturwissenschaften, Technik(wissenschaften), angewandte Wissenschaften
Freie Schlagwörter bibliographische Daten; Linked Data
Sprache Dokument Englisch
Publikationsjahr 2012
Erscheinungsort Mannheim
Seitenangabe 22 S.
Schriftenreihe GESIS-Technical Reports, 2012/10
Status Veröffentlichungsversion
Lizenz Deposit Licence - Keine Weiterverbreitung, keine Bearbeitung
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