| Título : |
Knowledge Graphs and Big Data Processing |
| Tipo de documento: |
documento electrónico |
| Autores: |
Janev, Valentina, ; Graux, Damien, ; Jabeen, Hajira, ; Sallinger, Emanuel, |
| Mención de edición: |
1 ed. |
| Editorial: |
[s.l.] : Springer |
| Fecha de publicación: |
2020 |
| Número de páginas: |
XI, 209 p. 39 ilustraciones, 32 ilustraciones en color. |
| ISBN/ISSN/DL: |
978-3-030-53199-7 |
| Nota general: |
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. |
| Palabras clave: |
Gestión de base de datos Software de la aplicacion Programación lógica Tecnología de la información Servicios de información empresarial Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Lógica en IA Aplicación Informática en Tratamiento de Datos Administrativos Sistemas de Información Empresarial |
| Índice Dewey: |
005.74 Ciencia de los computadores (Archivos de datos y bases de datos) |
| Resumen: |
Este libro de acceso abierto es parte del Proyecto LAMBDA (Aprender, Aplicar, Multiplicar el Análisis de Big Data), financiado por la Unión Europea, GA No. 809965. El análisis de datos implica la aplicación de procesos algorítmicos para obtener información. Hoy en día se utiliza en muchas industrias para permitir a las organizaciones y empresas tomar mejores decisiones así como verificar o refutar teorías o modelos existentes. El término análisis de datos se utiliza a menudo indistintamente con inteligencia, estadística, razonamiento, extracción de datos, descubrimiento de conocimientos y otros. El objetivo de este libro es presentar algunas de las definiciones, métodos, herramientas, marcos y soluciones para el procesamiento de big data, desde el proceso de extracción de información y representación del conocimiento, pasando por el procesamiento del conocimiento y el análisis hasta la visualización, la comprensión y la comprensión. aplicaciones prácticas. Cada capítulo de este libro aborda algún aspecto pertinente de la cadena de procesamiento de datos, con un enfoque específico en la comprensión de los gráficos de conocimiento empresarial, las arquitecturas semánticas de Big Data y las soluciones de análisis de datos inteligentes. Este libro está dirigido a estudiantes de posgrado de disciplinas técnicas, a audiencias profesionales que siguen cursos cortos de educación continua y a investigadores de diversas áreas que siguen cursos de autoaprendizaje. Se requieren habilidades básicas en informática, matemáticas y estadística. |
| Nota de contenido: |
Foundations -- Chapter 1. Ecosystem of Big Data -- Chapter 2. Knowledge Graphs: The Layered Perspective -- Chapter 3. Big Data Outlook, Tools, and Architectures -- Architecture -- Chapter 4. Creation of Knowledge Graphs -- Chapter 5. Federated Query Processing -- Chapter 6. Reasoning in Knowledge Graphs: An Embeddings Spotlight -- Methods and Solutions -- Chapter 7. Scalable Knowledge Graph Processing using SANSA -- Chapter 8. Context-Based Entity Matching for Big Data -- Applications -- Chapter 9. Survey on Big Data Applications -- Chapter 10. Case Study from the Energy Domain. |
| En línea: |
https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
| Link: |
https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i |
Knowledge Graphs and Big Data Processing [documento electrónico] / Janev, Valentina, ; Graux, Damien, ; Jabeen, Hajira, ; Sallinger, Emanuel, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2020 . - XI, 209 p. 39 ilustraciones, 32 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-030-53199-7 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
| Palabras clave: |
Gestión de base de datos Software de la aplicacion Programación lógica Tecnología de la información Servicios de información empresarial Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Lógica en IA Aplicación Informática en Tratamiento de Datos Administrativos Sistemas de Información Empresarial |
| Índice Dewey: |
005.74 Ciencia de los computadores (Archivos de datos y bases de datos) |
| Resumen: |
Este libro de acceso abierto es parte del Proyecto LAMBDA (Aprender, Aplicar, Multiplicar el Análisis de Big Data), financiado por la Unión Europea, GA No. 809965. El análisis de datos implica la aplicación de procesos algorítmicos para obtener información. Hoy en día se utiliza en muchas industrias para permitir a las organizaciones y empresas tomar mejores decisiones así como verificar o refutar teorías o modelos existentes. El término análisis de datos se utiliza a menudo indistintamente con inteligencia, estadística, razonamiento, extracción de datos, descubrimiento de conocimientos y otros. El objetivo de este libro es presentar algunas de las definiciones, métodos, herramientas, marcos y soluciones para el procesamiento de big data, desde el proceso de extracción de información y representación del conocimiento, pasando por el procesamiento del conocimiento y el análisis hasta la visualización, la comprensión y la comprensión. aplicaciones prácticas. Cada capítulo de este libro aborda algún aspecto pertinente de la cadena de procesamiento de datos, con un enfoque específico en la comprensión de los gráficos de conocimiento empresarial, las arquitecturas semánticas de Big Data y las soluciones de análisis de datos inteligentes. Este libro está dirigido a estudiantes de posgrado de disciplinas técnicas, a audiencias profesionales que siguen cursos cortos de educación continua y a investigadores de diversas áreas que siguen cursos de autoaprendizaje. Se requieren habilidades básicas en informática, matemáticas y estadística. |
| Nota de contenido: |
Foundations -- Chapter 1. Ecosystem of Big Data -- Chapter 2. Knowledge Graphs: The Layered Perspective -- Chapter 3. Big Data Outlook, Tools, and Architectures -- Architecture -- Chapter 4. Creation of Knowledge Graphs -- Chapter 5. Federated Query Processing -- Chapter 6. Reasoning in Knowledge Graphs: An Embeddings Spotlight -- Methods and Solutions -- Chapter 7. Scalable Knowledge Graph Processing using SANSA -- Chapter 8. Context-Based Entity Matching for Big Data -- Applications -- Chapter 9. Survey on Big Data Applications -- Chapter 10. Case Study from the Energy Domain. |
| En línea: |
https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
| Link: |
https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i |
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