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语义网研究链接

2008-04-29 12:28:47

语义网研究链接Conferences

ISWC International Semantic Web Conferences
ESWC European Semantic Web Conferences
VLDB Very Large Data Base Conferences
SIGMOD International Conferences on Management of Data
ICDE International Conferences on Data Engineering
WWW World Wide Web Conferences
OTM: DOA/ODBASE/CoopIS OnTheMove - OTM Federated Conferences
EKAW International Conferences on Knowledge Engineering and Knowledge Management
ECAI European Conferences on Artificial Intelligence ..

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语义Web:让计算机读懂互联网

2008-04-28 12:40:35

语义Web:让计算机读懂互联网
（计算机世界报 2007年11月26日第45期B8-B9）
中国科学院计算技术研究所彭晖史忠植

        Web网创始人Tim Berners-Lee曾经说过他关于Web的两个梦想: 在梦想的第一部分，Web成为人们相互合作的强大工具; 在梦想的第二部分，合作延伸到计算机，机器可以分析Web上的所有数据，包括数据、链接以及人与计算机之间的交互。语义Web（Semantic Web）是实现Tim Berners梦想的关键。
   &n..

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文体文献（本体构建）

2008-04-27 13:18:17

在Springer中以Ti：（ontology construction）检索语句查得结果为35条。其中图书章节包括36条，期刊文章有5条。
时间分布具体为：2007 (9) 2006 (8) 2005 (5) 2004 (6) 2003 (2) 2000 (2) 1999 (2) 1996 (1) 1993 (1)
Automatic building of an ontology on the basis of text corpora in Thai(Aurawan Imsombut.Asanee Kawtrakul)
摘要：本文阐释了通过抽取术语和关系，自动学习泰国文本本体的方法。运用了一个比较简单的解释器将文本分成很多个块，在此基础上在lexico-syntactic patterns 和术语列表的提示下界定..

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翻译:Google大表(BigTable)

2008-04-27 09:23:08

翻译:Google大表(BigTable)

大表(Bigtable):结构化数据的分布存储系统
 http://labs.google.com/papers/bigtable-osdi06.pdf
｛中是译者评论,程序除外｝
{本文的翻译可能有不准确的地方,详细资料请参考原文.}
摘要
bigtable是设计来分布存储大规模结构化数据的，从设计上它可以扩展到上２^50字节，分布存储在几千个普通服务器上．Ｇoogle的很多项目使用ＢＴ来存储数据，包括网页查询，google earth和google金融．这些应用程序对ＢＴ的要求各不相同：数据大小（从URL到网页到卫星图象）不同，反应速度不同（从后端的大批..

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本体文献(本体学习)

2008-04-26 19:01:24

       以“ontology learning"为关键词，在springerLink数据库中检索到的结果如下：
       版权 2008 (1) 2007 (6) 2006 (7) 2005 (1) 2004 (1) 2003 (2) 2002 (1) 2001 (1)
       分布为：图书 (1) ，图书章节 (18) ，期刊文章 (1)
Supporting Lexical Ontology Learning by Relational Exploration
         完成设计和完善问题的众多人物所使用的半自动化方法将..

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参考文献04

2008-04-22 12:49:43

1. 基于汉语框架网络本体的文本推理案例研究

2.IssuesMovingSemanticWebLargeCorporation

3.在概念上的开放式超媒体=语义网conceptual open hypermedia=the semantic web

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机器学习资料01

2008-04-17 21:12:08

机器学习所关注的一个根本问题是如何提高学习系统的泛化能力，而集成学习可以显著提高学习系统的泛化能力，因此它曾被权威学者Dietterich列为机器学习4大研究方向之首。周志华教授的研究组在集成学习领域进行了深入研究并取得了具有国际影响的成果：
由于利用多个学习器可以取得比单一学习器更好的性能，因此很多学者试图通过增加学习器的数目来提高泛化能力。周志华等人提出了选择性集成理论，证明了从一组学习器中选择部分学习器可以比用所有学习器构建集成学习系统更优越�..