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”

Approaches to Propositionalization: State of the Art Review

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F04%3A00106281" target="_blank" >RIV/68407700:21230/04:00106281 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Approaches to Propositionalization: State of the Art Review

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Systems aiming at discovering interesting knowledge in data, now commonly called data mining systems, are typically employed in finding patterns in a single relational table. Most of mainstream data mining tools are not applicable in the more challengingtask of finding knowledge in structured data represented by a multi-relational database. Although a family of methods known as inductive logic programming have been developed to tackle that challenge by immediate means, the idea of adapting structured data into a simpler form digestible by the wealth of AVL systems tempting to data miners. This kind of conversion is also known as most influential propositionalization. Here we provide a review of the most influential propositionalization approaches andsystems, and conduct a mutual performance comparison among a subsets of these systems.

  • Název v anglickém jazyce

    Approaches to Propositionalization: State of the Art Review

  • Popis výsledku anglicky

    Systems aiming at discovering interesting knowledge in data, now commonly called data mining systems, are typically employed in finding patterns in a single relational table. Most of mainstream data mining tools are not applicable in the more challengingtask of finding knowledge in structured data represented by a multi-relational database. Although a family of methods known as inductive logic programming have been developed to tackle that challenge by immediate means, the idea of adapting structured data into a simpler form digestible by the wealth of AVL systems tempting to data miners. This kind of conversion is also known as most influential propositionalization. Here we provide a review of the most influential propositionalization approaches andsystems, and conduct a mutual performance comparison among a subsets of these systems.

Klasifikace

  • Druh

    O - Ostatní výsledky

  • CEP obor

    JC - Počítačový hardware a software

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/1K04108" target="_blank" >1K04108: Výzkum a implementace metod efektivní propozicionalizace databází</a><br>

  • Návaznosti

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

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2004

  • Kód důvěrnosti údajů

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