Factorization Models for Multi-Relational Data

Langue : anglais

Edité par Cuvillier, Cuvillier, 2014

3954047349 / 9783954047345

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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - 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.…

N° de réf. du vendeur 9783954047345

Titre
Factorization Models for Multi-Relational Data
Auteur
Lucas Drumond
Éditeur
Cuvillier, Cuvillier
Année de publication
2014
État de l'article
Neu
Reliure
Taschenbuch
Langue
anglais
ISBN à 10 chiffres
3954047349
ISBN à 13 chiffres
9783954047345
Poids de l'article
187 grammes
Dimensions
210x148x8 mm

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