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

Swift Linked Data Miner Extension for WebProtégé

Autorzy

[ 1 ] Instytut Informatyki, Wydział Informatyki, Politechnika Poznańska | [ S ] student | [ P ] pracownik

Dyscyplina naukowa (Ustawa 2.0)

[2.3] Informatyka techniczna i telekomunikacja

Rok publikacji

2017

Typ rozdziału

rozdział w monografii naukowej / referat

Język publikacji

angielski

Słowa kluczowe
EN
  • WebProtégé
  • Swift Linked Data Miner
  • Linked Data
  • Data mining
  • SPARQL
Streszczenie

EN Swift Linked Data Miner (SLDM) is a data mining algorithm capable to infer new knowledge and thus extend an ontology by mining a Linked Data dataset. We present an extension to WebProtégé providing SLDM capabilities in a web browser. The extension is open source and readily available to use.

Strony (od-do)

184 - 187

DOI

10.1007/978-3-319-58694-6_28

URL

https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-58694-6_28

Książka

Knowledge Engineering and Knowledge Management : EKAW 2016 Satellite Events, EKM and Drift-an-LOD, Bologna, Italy, November 19–23, 201 : Revised Selected Papers

Zaprezentowany na

20th International Conference on Knowledge Engineering and Knowledge Management, EKAW 2016, 19-23.11.2016, Bologna, Italy

Punktacja Ministerstwa / rozdział

20

Punktacja Ministerstwa / konferencja (CORE)

70

Publikacja indeksowana w

WoS (15)

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