Fungsi carian sedang dalam pembinaan.
Fungsi carian sedang dalam pembinaan.

The original paper is in English. Non-English content has been machine-translated and may contain typographical errors or mistranslations. ex. Some numerals are expressed as "XNUMX".
Copyrights notice

The original paper is in English. Non-English content has been machine-translated and may contain typographical errors or mistranslations. Copyrights notice

Discovering Knowledge from Graph Structured Data by Using Refutably Inductive Inference of Formal Graph Systems Menemui Pengetahuan daripada Data Berstruktur Graf dengan Menggunakan Inferens Induktif Yang Boleh Disangkal Sistem Graf Formal

Tetsuhiro MIYAHARA, Tomoyuki UCHIDA, Takayoshi SHOUDAI, Tetsuji KUBOYAMA, Kenichi TAKAHASHI, Hiroaki UEDA

  • pandangan teks lengkap

    0

  • Petikan Ini

Ringkasan:

Kami membentangkan kaedah baharu untuk mencari pengetahuan daripada data berstruktur yang diwakili oleh graf dalam rangka kerja Pengaturcaraan Logik Induktif. Graf, atau rangkaian, digunakan secara meluas untuk mewakili hubungan antara pelbagai data dan menyatakan hipotesis yang kecil dan mudah difahami. Sistem analisis yang memanipulasi graf secara langsung berguna untuk penemuan pengetahuan. Kaedah kami menggunakan Sistem Graf Formal (FGS) sebagai bahasa perwakilan pengetahuan untuk data berstruktur graf. FGS ialah sejenis sistem pengaturcaraan logik yang secara langsung berurusan dengan graf seperti istilah tertib pertama. Dan kaedah kami menggunakan algoritma inferens induktif yang boleh disangkal sebagai algoritma pembelajaran. Algoritma inferens induktif yang boleh disangkal ialah sejenis algoritma inferens induktif khas dengan ruang hipotesis yang boleh disangkal dan sesuai untuk penemuan pengetahuan. Kami memberikan ruang hipotesis yang cukup besar, set program FGS yang mengurangkan lemah. Dan kami menunjukkan bahawa ruang hipotesis ini boleh disangkal daripada data lengkap. Kami telah mereka bentuk dan melaksanakan prototaip sistem penemuan pengetahuan KD-FGS, yang berdasarkan kaedah kami dan memperoleh pengetahuan secara langsung daripada data berstruktur graf. Akhir sekali kami membincangkan kebolehgunaan kaedah kami untuk data berstruktur graf dengan keputusan percubaan pada beberapa tanggapan teori graf.

Jawatankuasa
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E84-D No.1 pp.48-56
Tarikh penerbitan
2001/01/01
Diumumkan
ISSN dalam talian
DOI
Jenis Manuskrip
Special Section PAPER (Special Issue on Selected Papers from LA Symposium)
kategori

Pengarang

Kata kunci

Contents [show]