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J-GLOBAL ID：202002235529182064   整理番号：20A2083957

中国の家系のための知識グラフ【JST・京大機械翻訳】

Knowledge Graph for China’s Genealogy

著者 (4件)： Wu Xindong ((Hefei University of Technology), Ministry of Education,Key Laboratory of Knowledge Engineering with Big Data,China) ,  Jiang Tingting ((Hefei University of Technology), Ministry of Education,Key Laboratory of Knowledge Engineering with Big Data,China) ,  Zhu Yi (Yangzhou University,School of Information Engineering,Yangzhou,China) ,  Bu Chenyang ((Hefei University of Technology), Ministry of Education,Key Laboratory of Knowledge Engineering with Big Data,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICKG  ページ： 529-535  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 遺伝子学的知識グラフは,家族ネットワークと家族歴の発展の関係を示す。それらは,研究者が遺伝子学データを分析,理解し,遺伝子学的根を探索し,より容易にファミリーの起源を探索するのを助けることができる。しかしながら,マルチタイプ,マルチソース動的変化,および遺伝子学データの特殊化された性質は,現代の知識グラフモデルの開発に挑戦をもたらす。遺伝子学データに既存の方法を適用することは,個人経験のような特定の専門語彙と動的特性を見逃す問題をもたらす。本論文では,HAOインテリジェンス(human Informance + rtiative Informance+o rganizational Informance)とオントロジー粒度分割技術を組み合わせた,上記の問題に取り組むための,遺伝子学的知識グラフモデルGKGMを提案する。さらに,遺伝子学知識グラフを構築するためにモデルを適用する方法を実証し,実世界の遺伝子学データセットで行った実験により,モデルの実現可能性と有効性を検証した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ネットワーク ,  語彙 ,  有効性 ,  *家系 ,  オントロジー
準シソーラス用語： グラフモデル ,  動的変化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 中国 ,  家系 ,  知識グラフ