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http://hdl.handle.net/1843/34314| Tipo: | Dissertação |
| Título: | A probabilistic algorithm to predict missing facts from knowledge graphs |
| Título(s) alternativo(s): | Um algoritmo probabilístico para predição de fatos em grafos de conhecimento |
| Autor(es): | André Lopes Gonzaga |
| primer Tutor: | Mirella Mouro Moro |
| primer Co-tutor: | Mario Sérgio Ferreira Alvim Júnior |
| primer miembro del tribunal : | Luiz Chaimowicz |
| Segundo miembro del tribunal: | Denilson Barbosa |
| Resumen: | Knowledge Graph, as the name says, is a way to represent knowledge using a directed graph structure (nodes and edges). However, such graphs are often incomplete or contain a considerable amount of wrong facts. This work presents ProA: a probabilistic algorithm to predict missing facts from Knowledge Graphs based on the probability distribution over paths between entities. Compared to current state-of-the-art approaches, ProA has the following advantages: simplicity as it considers only the topological structure of a knowledge graph, good performance as it does not require any complex calculations, and readiness as it has no other requirement but the graph itself. |
| Idioma: | eng |
| País: | Brasil |
| Editor: | Universidade Federal de Minas Gerais |
| Sigla da Institución: | UFMG |
| Departamento: | ICX - DEPARTAMENTO DE CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
| Curso: | Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação |
| Tipo de acceso: | Acesso Aberto |
| URI: | http://hdl.handle.net/1843/34314 |
| Fecha del documento: | 31-ene-2019 |
| Aparece en las colecciones: | Dissertações de Mestrado |
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