کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
561746 | 1451607 | 2016 | 10 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
DL-Learner—A framework for inductive learning on the Semantic Web
ترجمه فارسی عنوان
یادگیری DL؛ چارچوبی برای یادگیری استقرایی در وب معنایی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
توضیحات سیستم؛ فراگیری ماشین؛ یادگیری نظارت شده. وب معنایی؛ OWL؛ RDF
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
سیستم های اطلاعاتی
چکیده انگلیسی
In this system paper, we describe the DL-Learner framework, which supports supervised machine learning using OWL and RDF for background knowledge representation. It can be beneficial in various data and schema analysis tasks with applications in different standard machine learning scenarios, e.g. in the life sciences, as well as Semantic Web specific applications such as ontology learning and enrichment. Since its creation in 2007, it has become the main OWL and RDF-based software framework for supervised structured machine learning and includes several algorithm implementations, usage examples and has applications building on top of the framework. The article gives an overview of the framework with a focus on algorithms and use cases.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Web Semantics: Science, Services and Agents on the World Wide Web - Volume 39, August 2016, Pages 15–24
Journal: Web Semantics: Science, Services and Agents on the World Wide Web - Volume 39, August 2016, Pages 15–24
نویسندگان
Lorenz Bühmann, Jens Lehmann, Patrick Westphal,