Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 3 záznamů.  Hledání trvalo 0.00 vteřin. 
Towards Trustworthy Linked Data Integration and Consumption
Knap, Tomáš ; Holubová, Irena (vedoucí práce) ; Bača, Radim (oponent) ; Pardede, Eric (oponent)
Název práce: Integrace a konzumace důvěryhodných Linked Data Autor: RNDr. Tomáš Knap Katedra: Katedra Softwarového Inženýrství Vedoucí disertační práce: RNDr. Irena Holubová, PhD., Katedra Softwarového Inženýrství Abstrakt: V posledních letech celá řada jedinců a společností (od univerzitních výzkumníků, přes soukromé společnosti, až po vládní úřady) začíná publikovat na Webu svá data s využitím otevřených standardů. Linked Data nabízí konzumentům dat úroveň agregace a integrace dat, která nebyla až doposud možná. Uživatelé si nyní mohou sestavit potřebná data zcela dle svých požadavků. S tímto procesem výběru dostupných dat z široké palety zdrojů souvisí řada problémů, zejména nízká kvalita dat, nepřesnost dat, nízká relevance dat pro účely daného konzu- menta a také data, která jsou záměrně pozměněna. Všechny tyto faktory pak přináší další náklady související s použitím dat, které negativně ovlivňují přínos principů Linked Data pro jejich uživatele a rozšíření Linked Data aplikací. V této práci proto navrhujeme ODCleanStore, nástroj pro správu a dotazování Linked Data, který je schopen poskytovat konzumentům dat Linked Data, která jsou pročištěná, prolinkovaná a důvěryhodná...
Correction of Invalid Trees with Respect to Regular Tree Grammars
Svoboda, Martin ; Holubová, Irena (vedoucí práce) ; Bača, Radim (oponent) ; Pardede, Eric (oponent)
XML dokumenty a související technologie reprezentují jednu z nejrozšířenějších cest údržby a výměny dat na Webu. Velké množství reálných dokumentů ale bohužel obsahuje nejrůznější formy nekonzistence, které brání jejich úspěšnému a automatizovanému zpracování. V této práci se konkrétně věnujeme problému strukturální nevalidity a její korekce. Máme-li tedy jeden potenciálně nevalidní XML dokument modelovaný jako strom a současně jeho schéma v jazycích DTD nebo XML Schema modelované jako regulární stromová gramatika, naším cílem je najít všechny minimální opravy tohoto stromu. Námi navržený model využívá rekurzivně vnořovaných struktur korekčních multigrafů, ve kterých hledáme nejkratší cesty. Za tímto účelem formálně představíme tři korekční strategie s rozdílnými úrovněmi aplikovaných optimalizací. S ohledem na provedené experimenty pak konkrétně Refinement strategie nejenom významně překonává všechny ostatní existující přístupy, ale zároveň garantuje důležité charakteristiky, které jiné přístupy zaručit nemohou. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
Towards Trustworthy Linked Data Integration and Consumption
Knap, Tomáš ; Holubová, Irena (vedoucí práce) ; Bača, Radim (oponent) ; Pardede, Eric (oponent)
Název práce: Integrace a konzumace důvěryhodných Linked Data Autor: RNDr. Tomáš Knap Katedra: Katedra Softwarového Inženýrství Vedoucí disertační práce: RNDr. Irena Holubová, PhD., Katedra Softwarového Inženýrství Abstrakt: V posledních letech celá řada jedinců a společností (od univerzitních výzkumníků, přes soukromé společnosti, až po vládní úřady) začíná publikovat na Webu svá data s využitím otevřených standardů. Linked Data nabízí konzumentům dat úroveň agregace a integrace dat, která nebyla až doposud možná. Uživatelé si nyní mohou sestavit potřebná data zcela dle svých požadavků. S tímto procesem výběru dostupných dat z široké palety zdrojů souvisí řada problémů, zejména nízká kvalita dat, nepřesnost dat, nízká relevance dat pro účely daného konzu- menta a také data, která jsou záměrně pozměněna. Všechny tyto faktory pak přináší další náklady související s použitím dat, které negativně ovlivňují přínos principů Linked Data pro jejich uživatele a rozšíření Linked Data aplikací. V této práci proto navrhujeme ODCleanStore, nástroj pro správu a dotazování Linked Data, který je schopen poskytovat konzumentům dat Linked Data, která jsou pročištěná, prolinkovaná a důvěryhodná...

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.