MDATA: A New Knowledge Representation Model: Theory, Methods and Applications (Lecture Notes in Computer Science) 1st ed. 2021 Edition
Lingua: inglese
Editore: Springer, 2021
- Brossura
- Nuovo
Da: Majestic Books, Hounslow, Regno UnitoMajestic Books
Venditore AbeBooks dal 19 gennaio 2007
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Codice articolo 379250680
- Titolo
- MDATA: A New Knowledge Representation Model: Theory, Methods and Applications (Lecture Notes in Computer Science) 1st ed. 2021 Edition
- Editore
- Springer
- Anno di pubblicazione
- 2021
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Brossura
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3030715892
- ISBN 13
- 9783030715892
- Serie
- Libro 291 di 300: Lecture Notes in Computer Science
This book introduces a new knowledge representation model called MDATA (Multi-dimensional Data Association and inTelligent Analysis). By modifying the representation of entities and relations in knowledge graphs, dynamic knowledge can be efficiently described with temporal and spatial characteristics. The MDATA model can be regarded as a high-level temporal and spatial knowledge graph model, which has strong capabilities for knowledge representation. This book introduces some key technologies in the MDATA model, such as entity recognition, relation extraction, entity alignment, and knowledge reasoning with spatiotemporal factors. The MDATA model can be applied in many critical applications and this book introduces some typical examples, such as network attack detection, social network analysis, and epidemic assessment.
The MDATA model should be of interest to readers from many research fields, such as database, cyberspace security, and social network, as the need for the knowledge representation arises naturally in many practical scenarios.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Dalla quarta di copertina
This book introduces a new knowledge representation model called MDATA (Multi-dimensional Data Association and inTelligent Analysis). By modifying the representation of entities and relations in knowledge graphs, dynamic knowledge can be efficiently described with temporal and spatial characteristics. The MDATA model can be regarded as a high-level temporal and spatial knowledge graph model, which has strong capabilities for knowledge representation. This book introduces some key technologies in the MDATA model, such as entity recognition, relation extraction, entity alignment, and knowledge reasoning with spatiotemporal factors. The MDATA model can be applied in many critical applications and this book introduces some typical examples, such as network attack detection, social network analysis, and epidemic assessment.
The MDATA model should be of interest to readers from many research fields such as database, cyberspace security, and social network, as the need for the knowledge representation arises naturally in many practical scenarios.
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