Reasoning Web 2018. Learning, Uncertainty, Streaming, and Scalability
Langue : anglais
Edité par Springer International Publishing, 2018
- Livre broché
- Neuf

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Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Made for students, researchers and practitioners interested in Knowledge Graphs, Question Answering, and Semantic WebThoroughly revised tutorials cover logical foundations for constructing and querying knowledge graphs, linked data, sema.
N° de réf. du vendeur 237726627
- Titre
- Reasoning Web 2018. Learning, Uncertainty, Streaming, and Scalability
- Auteur
- Theobald, Martin
- Éditeur
- Springer International Publishing
- Année de publication
- 2018
- État de l'article
- New
- Reliure
- Couverture souple
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 303000337X
- ISBN à 13 chiffres
- 9783030003371
- Dimensions
- 1.5 x 22.8 x 15.2
- Catalogues du vendeur
- Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin
This volume contains lecture notes of the 14th Reasoning Web Summer School (RW 2018), held in Esch-sur-Alzette, Luxembourg, in September 2018.
The research areas of Semantic Web, Linked Data, and Knowledge Graphs have recently received a lot of attention in academia and industry. Since its inception in 2001, the Semantic Web has aimed at enriching the existing Web with meta-data and processing methods, so as to provide Web-based systems with intelligent capabilities such as context awareness and decision support. The Semantic Web vision has been driving many community efforts which have invested a lot of resources in developing vocabularies and ontologies for annotating their resources semantically. Besides ontologies, rules have long been a central part of the Semantic Web framework and are available as one of its fundamental representation tools, with logic serving as a unifying foundation. Linked Data is a related research area which studies how one can makeRDF data available on the Web and interconnect it with other data with the aim of increasing its value for everybody. Knowledge Graphs have been shown useful not only for Web search (as demonstrated by Google, Bing, etc.) but also in many application domains.
« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
À propos de l’auteur
Martin Theobald (born 1976) has been appointed as a Professor of Computer Science with a focus on "Big Data" by the Faculty of Science, Technology and Communication (FSTC) at the University of Luxembourg in February 2017.
« A propos de ce titre » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
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Informations concernant le droit de rétractation
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