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Originaltitel:
Latent-Class Statistical Relational Learning with Uncertain Formal Ontologies. 
Übersetzter Titel:
Statistisches Relationales Lernen mit Unsicheren Formalen Ontologien 
Jahr:
2010 
Dokumenttyp:
Dissertation 
Institution:
Fakultät für Informatik 
Betreuer:
Beetz, Michael (Prof., Ph.D.) 
Gutachter:
Beetz, Michael (Prof., Ph.D.); Kramer, Stefan (Prof. Dr.) 
Sprache:
en 
Fachgebiet:
DAT Datenverarbeitung, Informatik 
Stichworte:
Machine Learning, Ontologies, Formal Ontologies, Description Logic, OWL, Semantic Web, Statistical Relational Learning, Latent-Class, Clustering, Dirichlet Process, Constraints, Satisfiability, Trust, Computational Trust, Trust Learning 
Übersetzte Stichworte:
Maschinelles Lernen, Ontologien, Formale Ontologien, Beschreibungslogik, OWL, Semantisches Web, Statistisches Relationales Lernen, Latente Klassen, Clustering, Dirichlet Prozess, Regeln, Erfüllbarkeit, Vertrauen 
Kurzfassung:
This thesis focuses on the statistical analysis of known and deducible facts in formal knowledge representations and the induction of uncertain knowledge from both. Hereby, the uncertainty of induced knowledge originates not only from a lack of information but also from potentially untrustworthy sources providing the facts. The main contribution is a machine learning algorithm that enforces hard constraints during the learning phase. This is achieved by checking description logic satisfiability...    »
 
Übersetzte Kurzfassung:
Diese Arbeit untersucht die statistische Analyse von gegebenen und ableitbaren Fakten in formalen Wissensrepräsentationen und die Vorhersage von unsicherem Wissen daraus. Unsicherheit resultiert nicht nur aus ungenügender Information, sondern auch aus potentiell nicht vertrauenswürdigen Informationsquellen. Der Hauptbeitrag ist ein maschinelles Lernenverfahren, das die Einhaltung von Regeln während der Lernenphase erzwingt. Dies wird durch das Überprüfen der Erfüllbarkeit von Beschreibungslogikr...    »
 
Mündliche Prüfung:
06.12.2010 
Dateigröße:
3248792 bytes 
Seiten:
136 
Letzte Änderung:
20.12.2010