Zhu / Song | Web and Big Data | Buch | 978-3-030-33981-4 | sack.de

Buch, Englisch, Band 11809, 117 Seiten, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 207 g

Reihe: Lecture Notes in Computer Science

Zhu / Song

Web and Big Data

APWeb-WAIM 2019 International Workshops, KGMA and DSEA, Chengdu, China, August 1-3, 2019, Revised Selected Papers
1. Auflage 2019
ISBN: 978-3-030-33981-4
Verlag: Springer International Publishing

APWeb-WAIM 2019 International Workshops, KGMA and DSEA, Chengdu, China, August 1-3, 2019, Revised Selected Papers

Buch, Englisch, Band 11809, 117 Seiten, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 207 g

Reihe: Lecture Notes in Computer Science

ISBN: 978-3-030-33981-4
Verlag: Springer International Publishing


This book constitutes the thoroughly refereed post-conference proceedings of the Third APWeb-WAIM 2019 Workshops, held jointly with the Third International Joint Conference APWeb-WAIM 2019 in Macau, China, in August 2019.

The 8 full papers presented together with 1 invited talk were carefully reviewed and selected from 18 submissions. The papers originating from two workshops, KGMA and DSEA, present cutting-edge ideas, results, experiences, techniques, and tools from all aspects of the management, analysis, and application of knowledge graphs in different domains, as well as theoretical foundations, algorithms, systems, models and applications for big data management and mining.

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Zielgruppe


Research

Weitere Infos & Material


KGMA.- Distributed Query Evaluation over Large RDF (Invited Talk).- Classification-based Emoji Recommendation for User Social Networks.- Leveraging Context Information for Joint Entity and Relation Linking.- Community Detection in Knowledge Graph Network with Matrix Factorization Learning.- A Survey of Relation Extraction of Knowledge Graphs.- DSEA.- PEVR: Pose Estimation for Vehicle Re-identification.- The Research of Chinese Ethnical Face Recognition Based on Deep Learning.- Model of Charging Stations Construction and Electric Vehicles Development Prediction.- Boundary Detector Encoder and Decoder with Soft Attention for Video Captioning.



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