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PyClause - Simple and efficient rule handling for knowledge graphs
Betz, Patrick
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Galarraga, Luis
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Ott, Simon
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Meilicke, Christian
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Suchanek, Fabian M.
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Stuckenschmidt, Heiner
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Dokumenttyp:
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Konferenzveröffentlichung
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Erscheinungsjahr:
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2024
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Buchtitel:
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Proceedings of the Thirty-Third International Joint Conference on Artificial Intelligence Demo Track : Jeju, 03-09 August 2024
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Titel einer Zeitschrift oder einer Reihe:
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tba
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Band/Volume:
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tba
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Seitenbereich:
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1-3
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Veranstaltungstitel:
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IJCAI 2024, 33rd International Joint Conference on Artificial Intelligence
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Veranstaltungsort:
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Jeju, South Korea
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Veranstaltungsdatum:
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03.-09.08.2024
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Ort der Veröffentlichung:
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Jeju, South Korea
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Verlag:
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International Joint Conferences on Artificial Intelligence
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Verwandte URLs:
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Sprache der Veröffentlichung:
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Englisch
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Einrichtung:
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Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Practical Computer Science II: Artificial Intelligence (Stuckenschmidt 2009-)
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Fachgebiet:
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004 Informatik
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Abstract:
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Rule mining finds patterns in structured data such as knowledge graphs. Rules can predict facts, help correct errors, and yield explainable insights about the data. However, existing rule mining implementations focus exclusively on mining rules -- and not on their application. The PyClause library offers a rich toolkit for the application of the mined rules: from explaining facts to predicting links, scoring rules, and deducing query results. The library is easy to use and can handle
substantial data loads.
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Betz, Patrick
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Google Scholar:
Betz, Patrick
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ORCID:
Betz, Patrick ; Galarraga, Luis ; Ott, Simon ; Meilicke, Christian  ORCID: 0000-0002-0198-5396 ; Suchanek, Fabian M. ; Stuckenschmidt, Heiner ORCID: 0000-0002-0209-3859
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