کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
865345 | 1470866 | 2010 | 7 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
DLP Learning from Uncertain Data
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
سایر رشته های مهندسی
مهندسی (عمومی)
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
Description logic programs (DLP) are an expressive but tractable subset of OWL. This paper analyzes the important under-researched problem of learning DLP from uncertain data. Current studies have rarely explored the plentiful uncertain data populating the semantic web. This algorithm handles uncertain data in an inductive logic programming framework by modifying the performance evaluation criteria. A pseudo-log-likelihood based measure is used to evaluate the performance of different literals under uncertainties. Experiments on two datasets demonstrate that the approach is able to automatically learn a rule-set from uncertain data with acceptable accuracy.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Tsinghua Science & Technology - Volume 15, Issue 6, December 2010, Pages 650-656
Journal: Tsinghua Science & Technology - Volume 15, Issue 6, December 2010, Pages 650-656
نویسندگان
Zhu (æ± æ¼), Gao (é«å¿å¼º), Qi (æ¼æ¡æ), Ji (å£ ç§),