Reasoning Web: Logical Foundation of Knowledge Graph Construction and Query Answering / Pan, Jeff Z. ; Calvanese, Diego ; Eiter, Thomas ; Horrocks, Ian ; Kifer, Michael ; Lin, Fangzhen ; Zhao, Yuting  

Público ISBD Ningún comentario para este título. Título : Reasoning Web: Logical Foundation of Knowledge Graph Construction and Query Answering : 12th International Summer School 2016, Aberdeen, UK, September 5-9, 2016, Tutorial Lectures Tipo de documento: documento electrónico Autores: Pan, Jeff Z., ; Calvanese, Diego, ; Eiter, Thomas, ; Horrocks, Ian, ; Kifer, Michael, ; Lin, Fangzhen, ; Zhao, Yuting, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2017 Número de páginas: XIV, 259 p. 37 ilustraciones ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-49493-7 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  Inteligencia artificial  Teoría de las máquinas  Sistemas de almacenamiento y recuperación de información  Tecnología de la información  Procesamiento de datos  Lenguajes formales y teoría de los autómatas  Almacenamiento y recuperación de información  Aplicación Informática en Tratamiento de Datos Administrativos  Minería de datos y descubrimiento de conocimientos Clasificación: 005.74 Ciencia de los computadores (Archivos de datos y bases de datos) Resumen: Este volumen contiene algunos apuntes de la 12.ª Escuela de verano sobre Reasoning Web (RW 2016), celebrada en Aberdeen, Reino Unido, en septiembre de 2016. En 2016, el tema de la escuela fue "Fundamentos lógicos de la construcción de gráficos de conocimiento y la respuesta a consultas". La noción de gráfico de conocimiento se ha vuelto popular desde que Google comenzó a utilizarlo para mejorar su motor de búsqueda en 2012. Inspirados por el éxito de Google, los gráficos de conocimiento están ganando impulso en el ámbito de la World Wide Web. Los últimos años han sido testigos de crecientes adquisiciones industriales por parte de otros gigantes de Internet, incluidos Open Graph de Facebook y Satori de Microsoft. El objetivo de la nota de clase es proporcionar una base lógica para construir y consultar gráficos de conocimiento. Nuestro viaje comienza con la introducción de Knowledge Graph, así como su historia, y la construcción de gráficos de conocimiento considerando las intenciones tanto explícitas como implícitas del autor. Luego, el libro cubrirá varios temas, incluido cómo revisar y reutilizar ontologías (esquemas de gráficos de conocimiento) de manera segura, cómo combinar consultas de navegación con consultas básicas de coincidencia de patrones para gráficos de conocimiento, cómo configurar un entorno para realizar experimentos con gráficos de conocimiento. , cómo lidiar con inconsistencias y confusión en ontologías y gráficos de conocimiento, y cómo combinar el aprendizaje automático y el razonamiento automático para los gráficos de conocimiento. Nota de contenido: Understanding Author Intentions: Test Driven Knowledge Graph Construction -- Inseparability and Conservative Extensions of Description Logic Ontologies: A Survey -- Navigational and Rule-Based Languages for Graph Databases -- LOD Lab: Scalable Linked Data Processing -- Inconsistency-Tolerant Querying of Description Logic Knowledge Bases -- From Fuzzy to Annotated Semantic Web Languages -- Applying Machine Reasoning and Learning in Real World Applications. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Reasoning Web: Logical Foundation of Knowledge Graph Construction and Query Answering : 12th International Summer School 2016, Aberdeen, UK, September 5-9, 2016, Tutorial Lectures [documento electrónico] / Pan, Jeff Z., ; Calvanese, Diego, ; Eiter, Thomas, ; Horrocks, Ian, ; Kifer, Michael, ; Lin, Fangzhen, ; Zhao, Yuting,  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2017 . - XIV, 259 p. 37 ilustraciones. ISBN : 978-3-319-49493-7 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  Inteligencia artificial  Teoría de las máquinas  Sistemas de almacenamiento y recuperación de información  Tecnología de la información  Procesamiento de datos  Lenguajes formales y teoría de los autómatas  Almacenamiento y recuperación de información  Aplicación Informática en Tratamiento de Datos Administrativos  Minería de datos y descubrimiento de conocimientos Clasificación: 005.74 Ciencia de los computadores (Archivos de datos y bases de datos) Resumen: Este volumen contiene algunos apuntes de la 12.ª Escuela de verano sobre Reasoning Web (RW 2016), celebrada en Aberdeen, Reino Unido, en septiembre de 2016. En 2016, el tema de la escuela fue "Fundamentos lógicos de la construcción de gráficos de conocimiento y la respuesta a consultas". La noción de gráfico de conocimiento se ha vuelto popular desde que Google comenzó a utilizarlo para mejorar su motor de búsqueda en 2012. Inspirados por el éxito de Google, los gráficos de conocimiento están ganando impulso en el ámbito de la World Wide Web. Los últimos años han sido testigos de crecientes adquisiciones industriales por parte de otros gigantes de Internet, incluidos Open Graph de Facebook y Satori de Microsoft. El objetivo de la nota de clase es proporcionar una base lógica para construir y consultar gráficos de conocimiento. Nuestro viaje comienza con la introducción de Knowledge Graph, así como su historia, y la construcción de gráficos de conocimiento considerando las intenciones tanto explícitas como implícitas del autor. Luego, el libro cubrirá varios temas, incluido cómo revisar y reutilizar ontologías (esquemas de gráficos de conocimiento) de manera segura, cómo combinar consultas de navegación con consultas básicas de coincidencia de patrones para gráficos de conocimiento, cómo configurar un entorno para realizar experimentos con gráficos de conocimiento. , cómo lidiar con inconsistencias y confusión en ontologías y gráficos de conocimiento, y cómo combinar el aprendizaje automático y el razonamiento automático para los gráficos de conocimiento. Nota de contenido: Understanding Author Intentions: Test Driven Knowledge Graph Construction -- Inseparability and Conservative Extensions of Description Logic Ontologies: A Survey -- Navigational and Rule-Based Languages for Graph Databases -- LOD Lab: Scalable Linked Data Processing -- Inconsistency-Tolerant Querying of Description Logic Knowledge Bases -- From Fuzzy to Annotated Semantic Web Languages -- Applying Machine Reasoning and Learning in Real World Applications. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]

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