Schema Evolution publication categorizer

There is an increasing need to interrelate different life science ontologies in order to facilitate data integration or semantic data analysis. Ontology matching aims at a largely automatic generation of mappings between ontologies mostly by calculating the linguistic and structural similarity of their concepts. In this paper we investigate an indirect computation of ontology mappings that composes and thus reuses previously determined ontology mappings that involve intermediate ontologies. The composition approach promises a fast computation of new mappings with reduced manual effort.

In den Lebenswissenschaften haben sich Ontologien in den letzten Jahren auf breiter Front durchgesetzt und sind in vielen Anwendungs- und Analyseszenarien kaum mehr wegzudenken. So etablierten sich nach und nach immer mehr domänenspezifische Ontologien, z.B. Anatomie-Ontologien oder Ontologien zur Beschreibung der Funktionen von Genen oder Proteinen. Da das Wissen in den Lebenswissenschaften sich rapide ändert und weiterentwickelt, müssen die entsprechenden Ontologien ständig angepasst und verändert werden, um einen möglichst aktuellen Wissensstand zu repräsentieren.

Ontologies are heavily developed and used in life sciences and undergo
continuous changes. However, the evolution of life science ontologies
and references to them (e.g., annotations) is not well understood and has received
little attention so far. We therefore propose a generic framework for analyzing
both the evolution of ontologies and the evolution of ontology-related
mappings, in particular annotations referring to ontologies and similarity
(match) mappings between ontologies. We use our framework for an extensive

Ontologies are heavily used in life sciences so that there is increasing value to match different ontologies in order to determine related conceptual categories. We propose a simple yet powerful methodology for instance-based ontology matching which utilizes the associations between molecular-biological objects and ontologies. The approach can build on many existing ontology as-sociations for instance objects like sequences and proteins and thus makes heavy use of available domain knowledge.

Dieser Beitrag untersucht die Frage, wie komplexe Änderungen bei der Evolution von XML-Schemas automatisiert unterstützt werden können. Hierzu werden mögliche Änderungen an XML-Schemas durch Evolutionsoperatoren beschrieben, klassifiziert und beurteilt. Im Speziellen wird die Verschiebung (Move) von Elementen innerhalb von XML-Schemas analysiert.