Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Linked Data and pageRank based classification

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F49777513%3A23520%2F13%3A43919410" target="_blank" >RIV/49777513:23520/13:43919410 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Linked Data and pageRank based classification

  • Popis výsledku v původním jazyce

    In this article, we would like to present new approach to classification with Linked Data and PageRank. Our research is focused on classification methods that are enhanced by semantic information. The semantic information can be obtained from ontology orfrom Linked Data. DBpedia was used as source of Linked Data in our case. Feature selection method is semantically based so features can be recognized by nonprofessional users because they are in a human readable and understandable form. PageRank is usedduring feature selection and generation phase for expansion of basic features into more general representatives. It means that feature selection and processing is based on a network relations obtained from Linked Data. The features can be used by standard classification algorithms. We will present the promising preliminary results that show the easy applicability of this approach to different datasets.

  • Název v anglickém jazyce

    Linked Data and pageRank based classification

  • Popis výsledku anglicky

    In this article, we would like to present new approach to classification with Linked Data and PageRank. Our research is focused on classification methods that are enhanced by semantic information. The semantic information can be obtained from ontology orfrom Linked Data. DBpedia was used as source of Linked Data in our case. Feature selection method is semantically based so features can be recognized by nonprofessional users because they are in a human readable and understandable form. PageRank is usedduring feature selection and generation phase for expansion of basic features into more general representatives. It means that feature selection and processing is based on a network relations obtained from Linked Data. The features can be used by standard classification algorithms. We will present the promising preliminary results that show the easy applicability of this approach to different datasets.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    IN - Informatika

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2013

  • Kód důvěrnosti údajů

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

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Proceedings of the IADIS International conference Theory and Practice in Modern Computing 2013

  • ISBN

    978-972-8939-94-6

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    4

  • Strana od-do

    61-64

  • Název nakladatele

    IADIS Press

  • Místo vydání

    Praha

  • Místo konání akce

    Praha

  • Datum konání akce

    22. 7. 2013

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku