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Factorization Models for Multi-Relational Data
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Factorization Models for Multi-Relational Data (Paperback or Softback)
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Cuvillier 6/20/2014, 2014
ISBN 10: 3954047349
ISBN 13: 9783954047345
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Factorization Models for Multi-Relational Data
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Factorization Models for Multi-Relational Data
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Factorization Models for Multi-Relational Data
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Factorization Models for Multi-Relational Data
Editore:
Cuvillier, Cuvillier Jun 2014, 2014
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ISBN 13: 9783954047345
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Taschenbuch
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Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Mining multi-relational data has gained relevance in the last years and found applications in a number of tasks like recommender systems, link prediction, RDF mining, natural language processing, protein-interaction prediction and social network analysis just to cite a few. Appropriate machine learning models for such tasks must not only be able to operate on large scale scenarios, but also deal with noise, partial inconsistencies, ambiguities, or duplicate entries in the data. In recent years there has been a growing interest on multi-relational factorization models since they have shown to be a scalable and effective approach for multi-relational learning. This thesis formalizes the relational learning problem and investigates open issues in the state-of-the-art factorization models for multi-relational data. Specifically it studies how to deal with the open world assumption present in many real world relational datasets and how to optimize models for multiple target relations. 136 pp. Englisch. Codice articolo 9783954047345
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Factorization Models for Multi-Relational Data
Editore:
Jentzsch-Cuvillier, Annette, 2014
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Brossura
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Condizione: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Über den AutorrnrnLucas Drumond was born in 1986 in Teresina, Brazil. He studied computer science and got his master degree in 2009 from the Federal University of Maranhao. In 2014, Lucas Drumond was awarded his PhD working with the Informa. Codice articolo 78522799
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