Induction of user preferences for semantic web
| Název práce v češtině: | Induktivní modely uživatelských preferencí pro sémantický web |
|---|---|
| Název v anglickém jazyce: | Induction of user preferences for semantic web |
| Akademický rok vypsání: | 2006/2007 |
| Typ práce: | disertační práce |
| Jazyk práce: | angličtina |
| Ústav: | Katedra softwarového inženýrství (32-KSI) |
| Vedoucí / školitel: | prof. RNDr. Peter Vojtáš, DrSc. |
| Řešitel: | skrytý - zadáno a potvrzeno stud. odd. |
| Datum přihlášení: | 11.12.2006 |
| Datum zadání: | 11.12.2006 |
| Datum a čas obhajoby: | 24.09.2010 11:30 |
| Datum odevzdání elektronické podoby: | 18.05.2010 |
| Datum odevzdání tištěné podoby: | 18.05.2010 |
| Datum proběhlé obhajoby: | 24.09.2010 |
| Oponenti: | prof. Ing. Petr Berka, CSc. |
| Prof. Yasushi Kiyoki | |
| Seznam odborné literatury |
| 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 |
| Předběžná náplň práce |
| 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). |
| Předběžná náplň práce v anglickém jazyce |
| 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. |