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| Link zu diesem Datensatz | https://d-nb.info/1122580630 |
| Art des Inhalts | Hochschulschrift |
| Titel | Populating a linked data entity name system : a big data solution to unsupervised instance matching / Mayank Kejriwal |
| Person(en) | Kejriwal, Mayank (Verfasser) |
| Organisation(en) | Akademische Verlagsgesellschaft AKA GmbH (Verlag) |
| Ausgabe | [1. Auflage] |
| Verlag | Amsterdam : IOS Press - Berlin : AKA |
| Zeitliche Einordnung | Erscheinungsdatum: [2017] |
| Umfang/Format | XII, 178 Seiten : Illustrationen ; 24 cm |
| Hochschulschrift | Dissertation, The University of Texas at Austin U,S.A., 2016 |
| ISBN/Einband/Preis |
978-3-89838-717-0 (AKA) Broschur : EUR 60.00 (DE), EUR 61.70 (AT) 3-89838-717-8 978-1-61499-691-0 (IOS Press) Broschur |
| EAN | 9783898387170 |
| Sprache(n) | Englisch (eng) |
| Beziehungen | Studies on the semantic web ; 027 |
| Schlagwörter | Linked Data ; RDF <Informatik> ; Datenintegration ; Matching ; Entität ; Instanz <Informatik> ; Support-Vektor-Maschine ; Unüberwachtes Lernen ; Wissensextraktion ; Identifikation |
| DDC-Notation | 006.332 [DDC22ger]; 005.72 [DDC22ger]; 006.312 [DDC22ger] |
| Sachgruppe(n) | 004 Informatik |
| Weiterführende Informationen | Inhaltsverzeichnis |
| Frankfurt |
Signatur: 2017 A 16877
Bereitstellung in Frankfurt |
| Leipzig |
Signatur: 2017 A 34670
Bereitstellung in Leipzig |
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