新书推介：《语义网技术体系》
作者：瞿裕忠，胡伟，程龚
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    >> 本版讨论Semantic Web(语义Web,语义网或语义万维网, Web 3.0)及相关理论，如：Ontology(本体,本体论), OWL(Web Ontology Langauge,Web本体语言), Description Logic(DL, 描述逻辑),RDFa,Ontology Engineering等。
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     * 贴子主题： 语义网推理的新方法 举报  打印  推荐  IE收藏夹 
       本主题类别:     
     Huang 帅哥哟，离线，有人找我吗？
      
      
      
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    以下是引用dabaqaz在2008-7-19 19:22:00的发言：
    谢谢黄老师的解答，清楚了不少。
    按照黄老师的解释，那么概率推理就肯定不是接近推理的一种了。因为概率推理强调某一结论成立的可能性。不知道这样理解对不对？

    基本正确。但由于采用概率统计中的样本抽样（sampling）的方法可以把大量的数据中抽出一部分数据，来进行推理，故近年来被看成一种有希望的接近推理技术， 这是一个等待突破的方向。

    点击查看用户来源及管理<br>发贴IP：*.*.*.* 2008/7/30 22:54:00
     
     Huang 帅哥哟，离线，有人找我吗？
      
      
      
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    发贴心情 
    以下是引用dabaqaz在2008-7-19 19:22:00的发言：
    还肯到这个workshop的一个关键词：scalability主要强调什么意思呢，是指推理方法如何应对日益增长的知识库吗？
    谢谢。

    scalability= scale + ability， 指的是具备处理超大规模数据的能力， 也就是海量数据处理的能力。应对日益增长的知识库， 这已成为日益重要的问题。这也就是我们这次国际会议的中心议题。

    点击查看用户来源及管理<br>发贴IP：*.*.*.* 2008/7/30 23:00:00
     
     Huang 帅哥哟，离线，有人找我吗？
      
      
      
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    Call for Papers: ASWC2008 Workshop

    New Forms of Reasoning for the Semantic Web
       (http://nefors08.larkc.eu/)

    Workshop Proceedings
    The proceeding of all workshops will be published in a book. Submitted papers must be
    written in English, and must comply with the LNCS formatting instructions. Please refer
    to the Springer LNCS web site for the paper formatting instructions. We encourage the
    authors to use the camera ready format even for the first submission. The following
    formats will be accepted: PDF, PS, DOC.

    Important dates:
    15 September 2008    Deadline for papers submissions
    30 September 2008    Notification of acceptance
    15 October 2008      Camera ready due
    8 December 2008      Workshops day

    点击查看用户来源及管理<br>发贴IP：*.*.*.* 2008/8/18 16:14:00
     
     tntht 帅哥哟，离线，有人找我吗？
      
      
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    发贴心情 
    黄老师，想请问下，如何获得“海量语义数据”？
    类似于机器学习有UCI的数据集一样，如果做web规模的推理，是否有这样的标准海量数据集呢？

    ----------------------------------------------
    Wir müssen wissen, Wir werden wissen.

    点击查看用户来源及管理<br>发贴IP：*.*.*.* 2008/8/27 9:45:00
     
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    以下是引用tntht在2008-8-27 9:45:00的发言：
    黄老师，想请问下，如何获得“海量语义数据”？
    类似于机器学习有UCI的数据集一样，如果做web规模的推理，是否有这样的标准海量数据集呢？

    海量语义数据不是由一两个本体组成，而是由数十个乃至上百上千个本体及其实例数据组成。虽然现在还没有标准的海量语义数据集供基准测试（benchmarking）用，但实际上很容易获得海量语义数据，也就是很容易遇到海量语义数据处理问题，即把你问题中所能涉及到的一切可能相关的本体都往里加。

    值得注意这就是语义网的核心精神所在，数据是分布式生成的，你不必为自己的特定应用系统设计自己的专用数据，而是把网络上别人的数据，只要是有关的数据（虽然很大部分可能是不相关的）全部拿来共享。

    点击查看用户来源及管理<br>发贴IP：*.*.*.* 2008/8/28 23:10:00
     
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    以下是引用Huang在2008-8-28 23:10:00的发言：

    海量语义数据不是由一两个本体组成，而是由数十个乃至上百上千个本体及其实例数据组成。虽然现在还没有标准的海量语义数据集供基准测试（benchmarking）用，但实际上很容易获得海量语义数据，也就是很容易遇到海量语义数据处理问题，即把你问题中所能涉及到的一切可能相关的本体都往里加。

    值得注意这就是语义网的核心精神所在，数据是分布式生成的，你不必为自己的特定应用系统设计自己的专用数据，而是把网络上别人的数据，只要是有关的数据（虽然很大部分可能是不相关的）全部拿来共享。



    o(∩_∩)o多谢黄老师解答！

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    Important Dates

    September 28, 2008
    Submission of papers (Extended Deadline!)


    October 8, 2008
    Notification of acceptance


    October 15, 2008
    Camera-ready version due

    December 8, 2008
    Workshop

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