Collaborative tagging systems - Google Scholar. Search. Граф интересов (Interest graph): новый принцип взаимодействия в сети. Пару месяцев назад меня очень тронула публикация Идеальная социальная сеть.
Автор этой публикации, arilou-campe, обозначил доминирующие принципы, по которым выстраивается большая часть социального взаимодействия в современной сети, а затем он попробовал предположить, на каких принципах будет выстраиваться это взаимодействие в ближайшем будущем. Я хочу продолжить и уточнить его мысль, озвучить несколько важных и плодотворных, на мой взгляд, концептов («граф интересов» — один из них), вокруг которых сегодня ведётся дискуссия о будущем развитии сети, а также привести в качестве примера несколько проектов (над одним из которых я сам сейчас работаю), уже реализующих на практике новые принципы социального взаимодействия: те самые принципы, которые могут стать доминирующими в самом ближайшем будущем. Идеальная социальная сеть. Ontology Creation Tools.
MilkyWeb — Graph of Everything. В данной статье я хочу поделиться своими мыслями по поводу способов решения фундаментальных проблем современного Интернета.
Хочу описать модель, которая, по моему мнению, может помочь ещё лучше упорядочить знания в интернете, и продемонстрировать свою попытку реализации такой модели. Социальные сети и поисковые машины пытаются упорядочить как можно больше информации об окружающем мире и в частности о пользователе. В компьютерных науках базисом для описания любой предметной области (ПО) являются онтологии или их упрощённая разновидность – графы. Именно с их помощью возможно наиболее однозначно для компьютера описать любую базу знаний. Редактор онтологий. Protege является одним из наиболее популярных редакторов онтологий на сегодняшний день.
Но вот, когда необходимо открыть онтологию размером несколько десятков мегабайт, молчу о гигабайтах вообще, protege отказывается это делать. Оказывается это не ограничение Protege, как программы, это ограничение, устанавливаемое настройками виртуальной машины java. По умолчанию, установлено выделять 512 мб ОЗУ. A Graph-based Clustering Scheme for Identifying Related Tags in Fol... Knautz Soubusta Stock. Then each went to his own home - Automated Tag Clustering: Improving search and exploration in the tag space. Алгоритмы кластеризации на службе Data Mining. Введение Кластеризация – объединение в группы схожих объектов – является одной из фундаментальных задач в области анализа данных и Data Mining.
Список прикладных областей, где она применяется, широк: сегментация изображений, маркетинг, борьба с мошенничеством, прогнозирование, анализ текстов и многие другие. На современном этапе кластеризация часто выступает первым шагом при анализе данных. После выделения схожих групп применяются другие методы, для каждой группы строится отдельная модель. Задачу кластеризации в том или ином виде формулировали в таких научных направлениях, как статистика, распознавание образов, оптимизация, машинное обучение.
На сегодняшний момент число методов разбиения групп объектов на кластеры довольно велико – несколько десятков алгоритмов и еще больше их модификаций. Кластеризация в Data Mining Кластеризация в Data Mining приобретает ценность тогда, когда она выступает одним из этапов анализа данных, построения законченного аналитического решения. Элементы семантической паутины. Сложность структуры современного информационного общества постоянно растёт.
В связи с этим, требования к эффективности алгоритмов обработки информации также увеличиваются. В последнее время наиболее популярными направлениями в этой области являются Data Mining (DM), Knowledge Discovery in Databases (KDD) и Machine Learning (ML). Ontology (information science) In computer science and information science, an ontology formally represents knowledge as a hierarchy of concepts within a domain, using a shared vocabulary to denote the types, properties and interrelationships of those concepts.[1][2] Ontologies are the structural frameworks for organizing information and are used in artificial intelligence, the Semantic Web, systems engineering, software engineering, biomedical informatics, library science, enterprise bookmarking, and information architecture as a form of knowledge representation about the world or some part of it.
The creation of domain ontologies is also fundamental to the definition and use of an enterprise architecture framework. The term ontology has its origin in philosophy and has been applied in many different ways. The word element onto- comes from the Greek ὤν, ὄντος, ("being", "that which is"), present participle of the verb εἰμί ("be"). Untitled. MilkyWeb — Graph of Everything. Создание семантического веб-приложения. В рамках моего дипломного проекта мне предложили создать систему формирования проектных команд на основе технологий семантической паутины.
Так как я уже переболел голым PHP, SQL, ZF, и имел опыт программирования на Ruby on Rails, ознакомившись с существующими гемами и решениями для работы с RDF, решил писать на нём, т.к. не очень люблю яву (да простят меня ява-разработчики), хотя она и является самым передовым языком в области semantic web, intelligent agents, data mining.
Первым шагом было изучение RDF, OWL, SPARQL, arc2, rdf.rb, Spira и прочих технологий, стандартов, модулей. Collaborative tagging systems - Google Scholar. Что ж такое этот загадочный третий веб? Решил написать небольшую разъяснительную статью на эту тему.
Совсем недавно стали появляться новости о том, то IBM и BBC принялись за разработку Web 3.0. Затем поступила информация, что между Европейским Союзом и США намечается конкуренция за право первенства в технологиях Web 3.0, или, как еще называют, Семантической Сети. Вообщем-то Web3.0 довольно условное название, ибо не все признают и веб 2.0, потому далее буду называть это нечто семантической сетью. Что же такое в действительности Семантический Веб и достоин ли он прийти на смену существующему интернету – основные вопросы пользователей и сетевых инвесторов.
Об этом и пойдет речь. Когда мы говорим о Web, то в первую очередь подразумеваем контент. Интернет это глобальная информационная сеть.