Factorization Models for Multi-Relational Data

Lingua: inglese

Editore: Cuvillier, Cuvillier Jun 2014, 2014

3954047349 / 9783954047345

Da: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germaniabuchversandmimpf2000

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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. 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.Cuvillier Verlag, Nonnenstieg 8, 37075 Göttingen 136 pp. Englisch.…

Codice articolo 9783954047345

Dati bibliografici

Titolo
Factorization Models for Multi-Relational Data
Autore
Lucas Drumond
Editore
Cuvillier, Cuvillier Jun 2014
Anno di pubblicazione
2014
Condizione
Neu
Rilegatura
Taschenbuch
Lingua
inglese
ISBN 10
3954047349
ISBN 13
9783954047345
Peso dell'articolo
187 grammi
Dimensioni
210x148x8 mm

buchversandmimpf2000

Emtmannsberg, BAYE, Germania

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