Thesis (Selection of subject)Thesis (Selection of subject)(version: 368)
Thesis details
   Login via CAS
Induction of user preferences for semantic web
Thesis title in Czech: Induktivní modely uživatelských preferencí pro sémantický web
Thesis title in English: Induction of user preferences for semantic web
Academic year of topic announcement: 2006/2007
Thesis type: dissertation
Thesis language: angličtina
Department: Department of Software Engineering (32-KSI)
Supervisor: prof. RNDr. Peter Vojtáš, DrSc.
Author: hidden - assigned and confirmed by the Study Dept.
Date of registration: 11.12.2006
Date of assignment: 11.12.2006
Date and time of defence: 24.09.2010 11:30
Date of electronic submission:18.05.2010
Date of submission of printed version:18.05.2010
Date of proceeded defence: 24.09.2010
Opponents: prof. Ing. Petr Berka, CSc.
  Prof. Yasushi Kiyoki
 
 
References
1. David Heckerman: A Tutorial on Learning With Bayesian Networks, 1996
2. Brian Lent, Arun Swami, Jennifer Widom: Clustering assocation rules, ICDE, 1997
3. Jonathan L. Herlocker: Evaluating Collaborative Filtering Recommender Systems, 2004
4. Kristian Kersting, Luc De Raedt: Bayesian Logic Programs, 2001
5. P. Vojtáš, M. Vomlelová: On models of comparison of multiple monotone classifications, IPMU 2006
6. T. Horváth, P. Vojtáš: Ordinal Classification with Monotonicity Constraints, 2006
7. Kenneth J. Arrow. Social Choice and Individual Values. Yale University, 1963
8. Oded Maimon, Lior Rokach: The Data mining and Knowledge discovery handbook, Springer 2005
9. Steffen Staab, Rudi Studer (Eds.): Handbook on Ontologies. International Handbooks on Information Systems Springer 2004
Preliminary scope of work
Cílem práce je rozvoj modelů a implementací různých metod dolování dat a znalostí ve webovském prostředí. Speciálně se bude zabývat preferencemi uživatelů a skupin uživatelů, uživatelskými profily, využívajíc modely dolování z dat, pravděpodobnosti, induktivního logického programování, ordinální klasifikace a dalších. Tyto modely a metody budou rozšířeny o využití již existujících znalostí, např. ontologií, případně kombinovány pro lepší vystižení preferencí.
Kromě hlavní oblasti uživatelských preferencí bude studium zaměřeno také na získávání anotovaných dat přímo z webovských zdrojů, využívající standardy (RDF, OWL, RDFa atd.), a na srovnání existujícího software a testovacích dat (benchmarků).
Preliminary scope of work in English
The task is development of models and implementation of data mining and knowledge discovery tools for semantic web. Starting model is (manyvalued) inductive logic programming understood as a model of user preferences. We assume also comparison and combination with other inductive methods.
New theoretical results are expected with implementation and experimental verification.
 
Charles University | Information system of Charles University | http://www.cuni.cz/UKEN-329.html