1 resultado para EEM-PARAFAC
em AMS Tesi di Laurea - Alm@DL - Università di Bologna
Machine Learning applicato al Web Semantico: Statistical Relational Learning vs Tensor Factorization
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Obiettivo della tesi è analizzare e testare i principali approcci di Machine Learning applicabili in contesti semantici, partendo da algoritmi di Statistical Relational Learning, quali Relational Probability Trees, Relational Bayesian Classifiers e Relational Dependency Networks, per poi passare ad approcci basati su fattorizzazione tensori, in particolare CANDECOMP/PARAFAC, Tucker e RESCAL.