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Probabilistic Semantic Web: Reasoning and Learning Copertina flessibile – 9 dicembre 2016

Edizione Inglese di Riccardo Zese (Autore)
The management of uncertainty in the Semantic Web is of foremost importance given the nature and origin of the available data. This book presents a probabilistic semantics for knowledge bases, DISPONTE, which is inspired by the distribution semantics of Probabilistic Logic Programming. The book also describes approaches for inference and learning. In particular, it discusses 3 reasoners and 2 learning algorithms. BUNDLE and TRILL are able to find explanations for queries and compute their probability with regard to DISPONTE KBs while TRILLP compactly represents explanations using a Boolean formula and computes the probability of queries. The system EDGE learns the parameters of axioms of DISPONTE KBs. To reduce the computational cost, EDGEMR performs distributed parameter learning. LEAP learns both the structure and parameters of KBs, with LEAPMR using EDGEMR for reducing the computational cost. The algorithms provide effective techniques for dealing with uncertain KBs and have been widely tested on various datasets and compared with state of the art systems.
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  1. Lunghezza stampa
    173 pagine
  2. Lingua
    Inglese
  3. Editore
    Ios Pr Inc
  4. Data di pubblicazione
    9 dicembre 2016
  5. Dimensioni
    15.88 x 1.27 x 23.5 cm
  6. ISBN-10
    1614997330
  7. ISBN-13
    978-1614997337
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Dettagli prodotto

  • Editore ‏ : ‎ Ios Pr Inc (9 dicembre 2016)
  • Lingua ‏ : ‎ Inglese
  • Copertina flessibile ‏ : ‎ 173 pagine
  • ISBN-10 ‏ : ‎ 1614997330
  • ISBN-13 ‏ : ‎ 978-1614997337
  • Peso articolo ‏ : ‎ 460 g
  • Dimensioni ‏ : ‎ 15.88 x 1.27 x 23.5 cm

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