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Hardcover. A rigorous and comprehensive textbook covering the major approaches to knowledge graphs, an active and interdisciplinary area within artificial intelligence.A rigorous and comprehensive textbook covering the major approaches to knowledge graphs, an active and interdisciplinary area within artificial intelligence.The field of knowledge graphs, which allows us to model, process, and derive insights from complex real-world data, has emerged as an active and interdisciplinary area of artificial intelligence over the last decade, drawing on such fields as natural language processing, data mining, and the semantic web. Current projects involve predicting cyberattacks, recommending products, and even gleaning insights from thousands of papers on COVID-19. This textbook offers rigorous and comprehensive coverage of the field. It focuses systematically on the major approaches, both those that have stood the test of time and the latest deep learning methods. "Fundamental techniques and state-of-the-art methods in constructing, adding knowledge to, and deriving insights from large-scale and medium-scale knowledge graphs derived from noisy, real-world data"-- Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.…
Codice articolo 9780262045094
- Titolo
- Knowledge Graphs (Hardcover)
- Autore
- Mayank Kejriwal
- Editore
- MIT Press Ltd
- Anno di pubblicazione
- 2021
- Condizione
- new
- Rilegatura
- Hardcover
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 0262045095
- ISBN 13
- 9780262045094
The field of knowledge graphs, which allows us to model, process, and derive insights from complex real-world data, has emerged as an active and interdisciplinary area of artificial intelligence over the last decade, drawing on such fields as natural language processing, data mining, and the semantic web. Current projects involve predicting cyberattacks, recommending products, and even gleaning insights from thousands of papers on COVID-19. This textbook offers rigorous and comprehensive coverage of the field. It focuses systematically on the major approaches, both those that have stood the test of time and the latest deep learning methods.
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