Original title: Advanced Features of Attribute Annotated Data Sets
Translated title: Vybrane vlastnosti atributy anotovanych dat
Authors: Řimnáč, Martin
Document type: Papers
Conference/Event: WETDAP 2007. Workshop in Conjunction with Znalosti 2007 /1./, Ostrava (CZ), 2007-02-22 / 2007-02-22
Year: 2007
Language: eng
Abstract: [eng] [cze]
The paper compares features of learning and querying process in the situation, when values in the input data set are annotated by attributes or this information is not available. The attribute annotation enables to consider global relationships, which are useful to express the data semantics in a explicit way. It will be shown data can be accessed with no semantic interpretation and then, after the evaluation process, the result can be interpreted. Příspěvěk porovnává vlasnosti učení a dotazování v případě, že vstupní data jsou anotována pomocí atributů, nebo tato anotace není přístupná. Anotování hodnot pomocí atributů umužňuje popsat vztahy obecně platné na této úrovni; tyto vztahy pak mohou posloužit pro nepřímý popis sémantiky dat. Na základě porovnání navrhuje hybridní metodu pokrývající přednosti obou přístupů.
Keywords: data structure estimation; learning methods; neural networks; semantic web
Project no.: CEZ:AV0Z10300504 (CEP), 1ET100300419 (CEP)
Funding provider: GA AV ČR
Host item entry: Evolutionary Techniques in Data-processing, ISBN 978-80-248-1332-5

Institution: Institute of Computer Science AS ČR (web)
Document availability information: Fulltext is available at the institute of the Academy of Sciences.
Original record: http://hdl.handle.net/11104/0144902

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-36915


The record appears in these collections:
Research > Institutes ASCR > Institute of Computer Science
Conference materials > Papers