15th International Summer School 2019, Bolzano, Italy, September 20–24, 2019, Tutorial Lectures / Krötzsch, Markus ; Stepanova, Daria  

Público ISBD Ningún comentario para este título. Título : 15th International Summer School 2019, Bolzano, Italy, September 20–24, 2019, Tutorial Lectures Tipo de documento: documento electrónico Autores: Krötzsch, Markus, ; Stepanova, Daria, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: XI, 283 p. 366 ilustraciones, 23 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-31423-1 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Gestión de base de datos  Procesamiento de datos  Inteligencia artificial  Tecnología de la información  Teoría de las máquinas  Minería de datos y descubrimiento de conocimientos  Aplicación Informática en Tratamiento de Datos Administrativos  Lenguajes formales y teoría de los autómatas Clasificación: 005.74 Ciencia de los computadores (Archivos de datos y bases de datos) Resumen: Las áreas de investigación de Web Semántica, Datos Vinculados y Gráficos de Conocimiento han recibido recientemente mucha atención en el mundo académico y la industria. Desde su creación en 2001, la Web Semántica ha tenido como objetivo enriquecer la Web existente con metadatos y métodos de procesamiento, para proporcionar a los sistemas basados ​​en la Web capacidades inteligentes como el conocimiento del contexto y el apoyo a las decisiones. La visión de la Web Semántica ha impulsado muchos esfuerzos comunitarios que han invertido muchos recursos en el desarrollo de vocabularios y ontologías para anotar semánticamente sus recursos. Además de las ontologías, las reglas han sido durante mucho tiempo una parte central del marco de la Web Semántica y están disponibles como una de sus herramientas de representación fundamentales, con la lógica como base unificadora. Linked Data es un área de investigación relacionada que estudia cómo hacer que los datos RDF estén disponibles en la Web e interconectarlos con otros datos con el objetivo de aumentar su valor para todos. Se ha demostrado que los gráficos de conocimiento son útiles no sólo para la búsqueda web (como lo demuestran Google, Bing, etc.), sino también en muchos dominios de aplicaciones. Nota de contenido: Classical Algorithms for Reasoning and Explanation in Description Logics -- Explanation-Friendly Query Answering Under Uncertainty -- Provenance in Databases: Principles and Applications -- Knowledge Representation and Rule Mining in Entity-Centric Knowledge Bases -- Explaining Data with Formal Concept Analysis -- Logic-based Learning of Answer Set Programs -- Constraint Learning: An Appetizer -- A Modest Markov Automata Tutorial -- Explainable AI Planning (XAIP): Overview and the Case of Contrastive. Tipo de medio : Computadora Summary : The research areas of Semantic Web, Linked Data, and Knowledge Graphs have recently received a lot of attention in academia and industry. Since its inception in 2001, the Semantic Web has aimed at enriching the existing Web with meta-data and processing methods, so as to provide Web-based systems with intelligent capabilities such as context awareness and decision support. The Semantic Web vision has been driving many community efforts which have invested a lot of resources in developing vocabularies and ontologies for annotating their resources semantically. Besides ontologies, rules have long been a central part of the Semantic Web framework and are available as one of its fundamental representation tools, with logic serving as a unifying foundation. Linked Data is a related research area which studies how one can make RDF data available on the Web and interconnect it with other data with the aim of increasing its value for everybody. Knowledge Graphs have been shownuseful not only for Web search (as demonstrated by Google, Bing, etc.) but also in many application domains. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] 15th International Summer School 2019, Bolzano, Italy, September 20–24, 2019, Tutorial Lectures [documento electrónico] / Krötzsch, Markus, ; Stepanova, Daria,  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2019 . - XI, 283 p. 366 ilustraciones, 23 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-030-31423-1 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Gestión de base de datos  Procesamiento de datos  Inteligencia artificial  Tecnología de la información  Teoría de las máquinas  Minería de datos y descubrimiento de conocimientos  Aplicación Informática en Tratamiento de Datos Administrativos  Lenguajes formales y teoría de los autómatas Clasificación: 005.74 Ciencia de los computadores (Archivos de datos y bases de datos) Resumen: Las áreas de investigación de Web Semántica, Datos Vinculados y Gráficos de Conocimiento han recibido recientemente mucha atención en el mundo académico y la industria. Desde su creación en 2001, la Web Semántica ha tenido como objetivo enriquecer la Web existente con metadatos y métodos de procesamiento, para proporcionar a los sistemas basados ​​en la Web capacidades inteligentes como el conocimiento del contexto y el apoyo a las decisiones. La visión de la Web Semántica ha impulsado muchos esfuerzos comunitarios que han invertido muchos recursos en el desarrollo de vocabularios y ontologías para anotar semánticamente sus recursos. Además de las ontologías, las reglas han sido durante mucho tiempo una parte central del marco de la Web Semántica y están disponibles como una de sus herramientas de representación fundamentales, con la lógica como base unificadora. Linked Data es un área de investigación relacionada que estudia cómo hacer que los datos RDF estén disponibles en la Web e interconectarlos con otros datos con el objetivo de aumentar su valor para todos. Se ha demostrado que los gráficos de conocimiento son útiles no sólo para la búsqueda web (como lo demuestran Google, Bing, etc.), sino también en muchos dominios de aplicaciones. Nota de contenido: Classical Algorithms for Reasoning and Explanation in Description Logics -- Explanation-Friendly Query Answering Under Uncertainty -- Provenance in Databases: Principles and Applications -- Knowledge Representation and Rule Mining in Entity-Centric Knowledge Bases -- Explaining Data with Formal Concept Analysis -- Logic-based Learning of Answer Set Programs -- Constraint Learning: An Appetizer -- A Modest Markov Automata Tutorial -- Explainable AI Planning (XAIP): Overview and the Case of Contrastive. Tipo de medio : Computadora Summary : The research areas of Semantic Web, Linked Data, and Knowledge Graphs have recently received a lot of attention in academia and industry. Since its inception in 2001, the Semantic Web has aimed at enriching the existing Web with meta-data and processing methods, so as to provide Web-based systems with intelligent capabilities such as context awareness and decision support. The Semantic Web vision has been driving many community efforts which have invested a lot of resources in developing vocabularies and ontologies for annotating their resources semantically. Besides ontologies, rules have long been a central part of the Semantic Web framework and are available as one of its fundamental representation tools, with logic serving as a unifying foundation. Linked Data is a related research area which studies how one can make RDF data available on the Web and interconnect it with other data with the aim of increasing its value for everybody. Knowledge Graphs have been shownuseful not only for Web search (as demonstrated by Google, Bing, etc.) but also in many application domains. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]

---

1 (1 - 1 / 1) Ver por página : 25 50 100 200