A funcionalidade de pesquisa está em construção.
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Discovering Knowledge from Graph Structured Data by Using Refutably Inductive Inference of Formal Graph Systems Descobrindo conhecimento a partir de dados estruturados em grafos usando inferência refutavelmente indutiva de sistemas gráficos formais

Tetsuhiro MIYAHARA, Tomoyuki UCHIDA, Takayoshi SHOUDAI, Tetsuji KUBOYAMA, Kenichi TAKAHASHI, Hiroaki UEDA

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Resumo:

Apresentamos um novo método para descobrir conhecimento a partir de dados estruturados que são representados por gráficos no âmbito da Programação Lógica Indutiva. Um gráfico, ou rede, é amplamente utilizado para representar relações entre vários dados e expressar uma hipótese pequena e de fácil compreensão. O sistema de análise que manipula diretamente os gráficos é útil para a descoberta de conhecimento. Nosso método usa Formal Graph System (FGS) como linguagem de representação de conhecimento para dados estruturados em grafos. FGS é um tipo de sistema de programação lógica que lida diretamente com gráficos, assim como termos de primeira ordem. E nosso método emprega um algoritmo de inferência indutivamente refutável como algoritmo de aprendizagem. Um algoritmo de inferência indutivamente refutável é um tipo especial de algoritmo de inferência indutiva com refutabilidade de espaços de hipóteses e é adequado para descoberta de conhecimento. Damos um espaço de hipóteses suficientemente grande, o conjunto de programas de FGS com redução fraca. E mostramos que este espaço de hipóteses é refutavelmente inferível a partir de dados completos. Projetamos e implementamos um protótipo de sistema de descoberta de conhecimento KD-FGS, que se baseia em nosso método e adquire conhecimento diretamente de dados estruturados em grafos. Finalmente discutimos a aplicabilidade do nosso método para dados estruturados em grafos com resultados experimentais sobre algumas noções teóricas de grafos.

Publicação
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E84-D No.1 pp.48-56
Data de publicação
2001/01/01
Publicitada
ISSN online
DOI
Tipo de Manuscrito
Special Section PAPER (Special Issue on Selected Papers from LA Symposium)
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Palavra-chave