Ranking Entities in a Large Semantic Network

DOI:	https://doi.org/10.1007/978-3-319-11955-7_30
URL:	http://2014.eswc-conferences.org/sites/default/fil...
Weitere URL:	http://dws.informatik.uni-mannheim.de/fileadmin/le...
Dokumenttyp:	Konferenzveröffentlichung
Erscheinungsjahr:	2014
Buchtitel:	The Semantic Web: ESWC 2014 Satellite Events : ESWC 2014 Satellite Events, Anissaras, Crete, Greece, May 25-29, 2014, Revised Selected Papers
Titel einer Zeitschrift oder einer Reihe:	Lecture Notes in Computer Science
Band/Volume:	8798
Seitenbereich:	254-258
Veranstaltungsdatum:	25.05.2014
Herausgeber:	Presutti, Valentina
Ort der Veröffentlichung:	Berlin [u.a.]
Verlag:	Springer
ISBN:	978-3-319-11954-0 , 978-3-319-11955-7
ISSN:	0302-9743 , 1611-3349
Sprache der Veröffentlichung:	Englisch
Einrichtung:	Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Semantic Web (Juniorprofessur) (Ponzetto 2013-2015) Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Practical Computer Science II: Artificial Intelligence (Stuckenschmidt 2009-)
Fachgebiet:	004 Informatik
Abstract:	We present two knowledge-rich methods for ranking entities in a semantic network. Our approach relies on the DBpedia knowledge base for acquiring fine-grained information about entities and their semantic relations. Experiments on a benchmarking dataset show the viability of our approach.

Dieser Eintrag ist Teil der Universitätsbibliographie.

BASE: Schuhmacher, Michael ; Ponzetto, Simone Paolo

Google Scholar: Schuhmacher, Michael ; Ponzetto, Simone Paolo

ORCID: Schuhmacher, Michael and Ponzetto, Simone Paolo

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