Leseprobe
Amazon
iTunes
Thalia.de
Weltbild.de
Hugendubel
Bücher.de
ebook.de
kobo
Osiander
Google Books
Barnes&Noble
bol.com
Legimi
yourbook.shop
Kulturkaufhaus
ebooks-center.de
* Affiliatelinks/Werbelinks
* Affiliatelinks/Werbelinks
Hinweis: Affiliatelinks/Werbelinks
Links auf reinlesen.de sind sogenannte Affiliate-Links. Wenn du auf so einen Affiliate-Link klickst und über diesen Link einkaufst, bekommt reinlesen.de von dem betreffenden Online-Shop oder Anbieter eine Provision. Für dich verändert sich der Preis nicht.
Links auf reinlesen.de sind sogenannte Affiliate-Links. Wenn du auf so einen Affiliate-Link klickst und über diesen Link einkaufst, bekommt reinlesen.de von dem betreffenden Online-Shop oder Anbieter eine Provision. Für dich verändert sich der Preis nicht.
Embedding Knowledge Graphs with RDF2vec
Petar Ristoski, Heiko Paulheim, Jan Portisch, et al.
PDF
ca. 48,14 €
Amazon
iTunes
Thalia.de
Weltbild.de
Hugendubel
Bücher.de
ebook.de
kobo
Osiander
Google Books
Barnes&Noble
bol.com
Legimi
yourbook.shop
Kulturkaufhaus
ebooks-center.de
* Affiliatelinks/Werbelinks
* Affiliatelinks/Werbelinks
Hinweis: Affiliatelinks/Werbelinks
Links auf reinlesen.de sind sogenannte Affiliate-Links. Wenn du auf so einen Affiliate-Link klickst und über diesen Link einkaufst, bekommt reinlesen.de von dem betreffenden Online-Shop oder Anbieter eine Provision. Für dich verändert sich der Preis nicht.
Links auf reinlesen.de sind sogenannte Affiliate-Links. Wenn du auf so einen Affiliate-Link klickst und über diesen Link einkaufst, bekommt reinlesen.de von dem betreffenden Online-Shop oder Anbieter eine Provision. Für dich verändert sich der Preis nicht.
Springer International Publishing 
Naturwissenschaften, Medizin, Informatik, Technik / Informatik
Beschreibung
This book explains the ideas behind one of the most well-known methods for knowledge graph embedding of transformations to compute vector representations from a graph, known as RDF2vec. The authors describe its usage in practice, from reusing pre-trained knowledge graph embeddings to training tailored vectors for a knowledge graph at hand. They also demonstrate different extensions of RDF2vec and how they affect not only the downstream performance, but also the expressivity of the resulting vector representation, and analyze the resulting vector spaces and the semantic properties they encode.
Weitere Titel in dieser Kategorie
Kundenbewertungen
Schlagwörter
ontology learning, dynamic knowledge graphs, Data mining, knowledge representation in AI, Knowledge Graph Embeddings