Factorization Models for Multi-Relational Data

Sprache: Englisch

Verlag: Cuvillier, Cuvillier Jun 2014, 2014

3954047349 / 9783954047345

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - 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. 136 pp. Englisch.…

Bestandsnummer des Verkäufers 9783954047345

Titel
Factorization Models for Multi-Relational Data
Autor
Lucas Drumond
Verlag
Cuvillier, Cuvillier Jun 2014
Veröffentlichungsjahr
2014
Zustand
Neu
Einband
Taschenbuch
Sprache
Englisch
ISBN-10
3954047349
ISBN-13
9783954047345
Artikelgewicht
187 Gramm
Abmessungen
210x148x8 mm

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