Learning Different User Profile Annotated Rules for Fuzzy Preference Top-k Quering

Result code in IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985807%3A_____%2F07%3A00088011" target="_blank" >RIV/67985807:_____/07:00088011 - isvavai.cz</a>

Result on the web

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Result language

angličtina

Original language name

Learning Different User Profile Annotated Rules for Fuzzy Preference Top-k Quering

Original language description

We consider uncertainty querying of large data for top-k answers. Main goal of this paper is to assign a user a preference model automatically. To solve the problem we design two algorithms. Methods were integrated into a top-k querying system with somenew heuristics and tested.

Czech name

Učení různých uživatelských anotovaných pravidel pro fuzzy preferenční "k-nejlepších" dotazy

Czech description

Uvažujeme nejisté dotazování nad velikými daty pro nejlepších k odpovědí. Hlavním cílem práce je přiřadit uživateli preferenční model automaticky. K tomu navrhujeme dva nové algoritmy. Metody byly integrovány do dotazovacího systému, který dává k-nejlepších odpovědí s novými heuristikami a testovány.

Type

D - Article in proceedings

CEP classification

IN - Informatics

OECD FORD branch

—

Project

Result was created during the realization of more than one project. More information in the Projects tab.

Continuities

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>V - Vyzkumna aktivita podporovana z jinych verejnych zdroju

Publication year

2007

Confidentiality

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Article name in the collection

Scalable Uncertainty Management

ISBN

978-3-540-75407-7

ISSN

—

e-ISSN

—

Number of pages

15

Pages from-to

116-130

Publisher name

Springer

Place of publication

Berlin

Event location

Washington

Event date

Oct 10, 2007

Type of event by nationality

WRD - Celosvětová akce

UT code for WoS article

—