Není k dispozici
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F05%3A03109208" target="_blank" >RIV/68407700:21230/05:03109208 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Efficient Sampling in Relational Feature Spaces
Popis výsledku v původním jazyce
State-of-the-art algorithms implementing the `extended transformation approach' to propositionalization use backtrack depth first search for the construction of relational features (first order atom conjunctions) complying to user's mode/type declarations and a few basic syntactic conditions. As such they incur a complexity factor exponential in the maximum allowed feature size. Here I present an alternative based on an efficient reduction of the feature construction problem on the propositional satisfiability (SAT) problem, such that the latter involves only Horn clauses and is therefore tractable: a model to a propositional Horn theory can be found without backtracking in time linear in the number of literals contained.
Název v anglickém jazyce
Efficient Sampling in Relational Feature Spaces
Popis výsledku anglicky
State-of-the-art algorithms implementing the `extended transformation approach' to propositionalization use backtrack depth first search for the construction of relational features (first order atom conjunctions) complying to user's mode/type declarations and a few basic syntactic conditions. As such they incur a complexity factor exponential in the maximum allowed feature size. Here I present an alternative based on an efficient reduction of the feature construction problem on the propositional satisfiability (SAT) problem, such that the latter involves only Horn clauses and is therefore tractable: a model to a propositional Horn theory can be found without backtracking in time linear in the number of literals contained.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
JC - Počítačový hardware a software
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/1ET101210513" target="_blank" >1ET101210513: Relační strojové učení pro průzkum biomedicínských dat</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2005
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
Inductive Logic Programming
ISBN
3-540-28177-0
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
17
Strana od-do
397-413
Název nakladatele
Springer
Místo vydání
Berlin
Místo konání akce
Bonn
Datum konání akce
10. 8. 2005
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—