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Augmented exploration for big data and beyond

机译:增加大数据及超越的探索

摘要

A computer is to obtain specification concept graphs of nodes spec1, spec2, . . . , specm including concept nodes and relation nodes according to at least one of a plurality of digitized data from a plurality of computerized data sources forming a first set of evidences U and obtain concept graphs of nodes cα1, cα2, . . . , cαn including concept nodes and relation nodes for corresponding obtained plurality of information and knowledge (IKs) α1, α2, . . . , αn forming a second set of evidences U. A subset of concept graphs of nodes is selected from cα1, cα2, . . . , cαn according to a computable measure of consistency, inconsistency and/or priority threshold between cαj in cα1, cα2, . . . , cαn can to specification concept graph speck in spec1, spec2, . . . , specm. Knowledge fragments are generated for corresponding subset of concept graphs cαi1, cαi2, . . . , cαih include augmenting information objects by creating or adding into at least one knowledge-base (KB), new objects in form ω=E→A from the concept fragments, including a computed validity (v) and a plausibility (p) for a combination of relationship constraints κ for the concept fragments and obtained propositions κ for the fragment concepts.
机译:计算机是获取节点规范1,spec2的规范概念图。 。 。 ,包括来自多个计算机化数据源的多个数字化数据中的至少一个的概念节点和关系节点,从多个计算机化数据源形成第一组证据U并获得节点Cα1,Cα2的概念图。 。 。 ,Cαn包括用于相应获得的多个信息和知识(IKS)α1,α2的概念节点和关系节点。 。 。 ,形成第二组证据U的αn。从Cα1,Cα2中选择节点的概念图的子集。 。 。 ,Cαn根据Cα1,Cα2中Cαj之间的一致性,不一致和/或优先级阈值的计算量度,Cαn。 。 。 ,Cαn可以在SPEC1,SPEC2中规范概念图斑点。 。 。 ,specm。为相应的概念图Cαi1,Cαi2生成知识碎片。 。 。 ,Cαih包括通过创建或添加到至少一个知识库(KB),从概念碎片中创建或添加到至少一个知识库(KB),包括计算有效性(v)和一个合理性(p)的新对象来增强信息对象关系约束κ与概念碎片的组合,并获得碎片概念的命题κ。

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