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Erschienen in:
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2018 | OriginalPaper | Buchkapitel

Datil: Learning Fuzzy Ontology Datatypes

verfasst von : Ignacio Huitzil, Umberto Straccia, Natalia Díaz-Rodríguez, Fernando Bobillo

Erschienen in: Information Processing and Management of Uncertainty in Knowledge-Based Systems. Theory and Foundations

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Real-world applications using fuzzy ontologies are increasing in the last years, but the problem of fuzzy ontology learning has not received a lot of attention. While most of the previous approaches focus on the problem of learning fuzzy subclass axioms, we focus on learning fuzzy datatypes. In particular, we describe the Datil system, an implementation using unsupervised clustering algorithms to automatically obtain fuzzy datatypes from different input formats. We also illustrate the practical usefulness with an application: semantic lifestyle profiling.

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Fußnoten
3
Dátil is the Spanish for the date fruit.
 
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Metadaten
Titel
Datil: Learning Fuzzy Ontology Datatypes
verfasst von
Ignacio Huitzil
Umberto Straccia
Natalia Díaz-Rodríguez
Fernando Bobillo
Copyright-Jahr
2018
Buch
Information Processing and Management of Uncertainty in Knowledge-Based Systems. Theory and Foundations

Print ISBN: 978-3-319-91475-6

Electronic ISBN: 978-3-319-91476-3

Copyright-Jahr: 2018

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-91476-3_9