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Descubrimiento de conocimiento en grafos multi-relacionales

Opened Access Descubrimiento de conocimiento en grafos multi-relacionales
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Título Alternativo: Knowledge discovery in multi-relational graphs
Autor: Almagro Blanco, Pedro
Director: Sancho Caparrini, Fernando
Departamento: Universidad de Sevilla. Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial
Fecha: 2017-06-30
Tipo de documento: Tesis Doctoral
Resumen: Ante el reducido abanico de metodologías para llevar a cabo tareas de aprendizaje automático relacional, el objetivo principal de esta tesis es realizar un análisis de los métodos existentes, modificando u optimizando en la medida de lo posible algunos de ellos, y aportar nuevos métodos que proporcionen nuevas vías para abordar esta difícil tarea. Para ello, y sin nombrar objetivos relacionados con revisiones bibliográficas ni comparativas entre modelos e implementaciones, se plantean una serie de objetivos concretos a ser cubiertos: 1. Definir estructuras flexibles y potentes que permitan modelar fenómenos en base a los elementos que los componen y a las relaciones establecidas entre éstos. Dichas estructuras deben poder expresar de manera natural propiedades complejas (valores continuos o categóricos, vectores, matrices, diccionarios, grafos,...) de los elementos, así como relaciones heterogéneas entre éstos que a su vez puedan poseer el mismo nivel de propiedades complejas. Además...
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Cita: Almagro Blanco, P. (2017). Descubrimiento de conocimiento en grafos multi-relacionales. (Tesis Doctoral Inédita). Universidad de Sevilla, Sevilla.
Tamaño: 5.721Mb
Formato: PDF

Tesis

Tamaño: 492.2Kb
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Anexo_Inglés

URI: https://hdl.handle.net/11441/71286

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