Der Vortrag befasst sich mit der Frage nach der automatischen Auswahl eines optimalen Matchingverfahrens für Semantic Web Ontologien. Ausgehend von den aktuellen Einschränkungen im Bereich Ontology Matching wird ein generisches Framework vorgestellt, das einem erlaubt für gegebene Ontologien passende Matchingverfahren zu finden, bzw. ungeeignete Verfahren automatish auszuschliessen. Ziel des Frameworks ist die Kosten des Ontologiematchingprozesses zu reduzieren, die passenden Matchingverfahren und deren optimale Zusammensetzung zu bestimmen.

Der Begriff Ontologie spielt eine zentrale Rolle für das Semantic Web. Sie werden als Schlüsseltechnologie für Wissensrepräsentation und Wissenswiederverwendung erkannt und in vielen Anwendungsbereichen bereits eingesetzt. Jedoch gibt es erhebliche Unterschiede zwischen vorhandenen Ontologien im Web bzgl. Formalisierungsebene, Granularität und Anwendungszweck.  Solche Kontextinformationen beeinflussen entscheidend die Performanz der Anwendung eines bestimmten Matchingverfahrens auf die entsprechende Ontologie. Das vorgeschlagene Framework verfügt über Kontextinformationen von Ontologien, über eine detaillierte Beschreibung vorhandener Matchingalgorithmen und über Regeln, die den Zusammenhang solcher Informationen darstellen.