W zależności od ilości danych do przetworzenia generowanie pliku może się wydłużyć.

Jeśli generowanie trwa zbyt długo można ograniczyć dane np. zmniejszając zakres lat.

Rozdział

Pobierz BibTeX

Tytuł

Multi-Relational Learning for Recommendation of Matches between Semantic Structures

Autorzy

[ 1 ] Instytut Automatyki i Inżynierii Informatycznej, Wydział Elektryczny, Politechnika Poznańska | [ P ] pracownik

Rok publikacji

2013

Typ rozdziału

referat

Język publikacji

angielski

Słowa kluczowe
EN
  • statistical relational learning
  • tensor-based data modeling
  • ontology matches recommendation
  • RDF-based reasoning
Streszczenie

EN The paper presents the Tensor-based Reflective Relational Learning System (TRRLS) as a tensor-based approach to automatic recommendation of matches between nodes of semantic structures. The system may be seen as realizing a probabilistic inference with regard to the relation representing the ‘semantic equivalence’ of ontology classes. Despite the fact that TRRLS is based on the new idea of algebraic modeling of multi-relational data, it provides results that are comparable to those achieved by the leading solutions of the Ontology Alignment Evaluation Initiative (OAEI) contest realizing the task of matching concepts of Anatomy track ontologies on the basis of partially known expert matches.

Strony (od-do)

98 - 107

DOI

10.1007/978-3-642-37343-5_11

URL

https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-642-37343-5_11

Książka

Knowledge Engineering, Machine Learning and Lattice Computing with Applications : 16th International Conference, KES 2012, San Sebastian, Spain, September 10-12, 2012

Zaprezentowany na

Knowledge Engineering, Machine Learning and Lattice Computing with Applications : 16th International Conference, KES 2012, 10-12.09.2012, San Sebastian, Spain

Ta strona używa plików Cookies, w celu zapamiętania uwierzytelnionej sesji użytkownika. Aby dowiedzieć się więcej przeczytaj o plikach Cookies i Polityce Prywatności.