Ramzan, Naeem Taxonomy Matching Using Back Knowledge: Linked Data, Se
- Час доставки: 7-10 днів
- Стан товару: новий
- Доступна кількість: 9
Покупая «Рамзан, Наим Сопоставление таксономии с использованием базовых знаний: связанные данные, Se», вы получите заказываемую вещь из каталога «E-бизнес» в срок 5-7 дней после оплаты. Товар будет доставлен из Европы, проверен на целостность, иметь европейское качество.
Зіставлення таксономії з використанням фонових знань: пов’язані дані, семантична мережа та гетерогенні сховища
Опис:
Опис продукту У цьому тексті/посиланні представлено вичерпний огляд методів зіставлення таксономії, обговорення алгоритмів зіставлення, аналізу систем зіставлення та порівняння підходів до оцінки зіставлення. Різні методи досліджуються відповідно до критеріїв Ініціативи оцінки вирівнювання онтології (OAEI). У тексті також висвітлюються перспективні розробки та інноваційні рекомендації для подальшої мотивації дослідників і практиків у цій галузі. Теми та особливості: обговорюються основи та останні розробки у відповідності таксономії, включаючи суміжні галузі відповідності онтології та схеми; переглядає стратегії відповідності наступного покоління, алгоритми відповідності, системи відповідності та кампанії OAEI, а також альтернативні оцінки; досліджує, як новітні методи використовують різні джерела фонових знань, щоб забезпечити точне зіставлення між сховищами; описує теоретичні основи, сучасні дослідження та практичні застосування в реальному світі; охоплює сфери динамічних таксономій, персоналізованих каталогів, сегментації каталогів і систем рекомендацій. Ця стимулююча книга є важливою довідкою для практиків, які займаються наукою про дані та бізнес-аналітикою, а також для дослідників, які спеціалізуються на відповідності таксономії та оцінці семантичної подібності. Робота також підходить як додатковий текст для поглиблених курсів бакалаврату та аспірантури з управління інформацією та метаданими. Із задньої обкладинки Цей важливий текст/посилання представляє вичерпний огляд методів зіставлення таксономії, обговорення алгоритмів зіставлення, аналіз систем зіставлення та порівняння підходів до оцінки зіставлення. Досліджуються різні методи відповідно до критеріїв Ініціативи оцінки вирівнювання онтології (OAEI). У тексті також висвітлюються багатообіцяючі розробки та інноваційні вказівки для подальшої мотивації дослідників і практиків у цій галузі. Теми та особливості: обговорюються основи та останні розробки у відповідності таксономії, включаючи суміжні галузі відповідності онтології та схеми. Огляд стратегій відповідності наступного покоління. , алгоритми зіставлення, системи зіставлення та кампанії OAEI, а також альтернативні оцінки. Вивчає, як новітні методи використовують різні джерела фонових знань, щоб забезпечити точне зіставлення між сховищами. Описує теоретичні основи, найсучасніші дослідження та практичні застосування в реальному світі. Охоплює сфери динамічних таксономій, персоналізованих каталогів, сегментації каталогів і систем рекомендацій. Ця стимулююча книга є важливим довідником для практиків, які займаються наукою про дані та бізнес-аналітикою, а також для дослідників, які спеціалізуються на у відповідності таксономії та оцінці семантичної подібності. Робота також підходить як додатковий текст для поглиблених курсів бакалаврату та аспірантури з управління інформацією та метаданими.Dr. Гайко Ангерман – консультант з електронної комерції, корпоративного управління контентом і багатоканальний консультант, а також керівник відділу управління проектами в консалтинговому домі електронної комерції в Нюрнберзі, Німеччина. проф. Наім Рамзан – повний професор обчислювальної техніки в Школі інженерії та обчислювальної техніки Університету Західної Шотландії, Пейслі, Великобританія. Його інші публікації включають успішну назву Springer Social Media Retrieval. Про автора Dr. Гайко Ангерман – консультант з електронної комерції, корпоративного контент-менеджменту та омні/багатоканального консультанта, а також керівник відділу управління проектами в консалтинговому домі з електронної комерції в Нюрнберзі, Німеччина. Проф. Наім Рамзан – повний професор обчислювальної техніки в Школі інженерії та обчислювальної техніки Університету Західної Шотландії, Пейслі, Великобританія. Його інші публікації включають успішну назву Springer Social Media Retrieval.
Обкладинка:м'яка
Кількість сторінок:117
Автор:Рамзан, Наїм
Мова:англійська: опубліковано; англійська: мова оригіналу; англійська
Дата випуску:06.06.2019
Вага:1,001 грам
Висота:0,3 см
Ширина:6,1 см
Довжина:9,3 см
ПРИМІТКА. Купуючи продукт на цьому аукціоні, ви погоджуєтеся на подовжений час доставки (10-14 робочих днів). Даний товар надходить із закордонного складу, тому продовжений термін доставки, наведений нижче.