尼古拉·法尼兹；克劳迪娅·达马托；弗洛里亚娜·埃斯波西托；帕斯奎尔·米内尔维尼 通过术语回归树对OWL知识库进行数值预测。 （英语） Zbl 1284.68059号 国际期刊Semant。计算。 6，第4期，429-446（2012）. 摘要：在语义知识库的背景下，在可能通过数据驱动归纳策略解决的问题中，可以考虑那些需要预测现有数字特征的未知值或定义从数据模型派生的新特征的问题。这些问题可以转换为回归问题，以便根据为多关系数据库找到的解决方案设计合适的解决方案。本文提出了一种新的逻辑回归树归纳框架。与经典的逻辑回归树和最近出现的术语分类树分支不同，这部小说术语回归树目标是预测连续值，而树节点上的测试是用描述逻辑概念表示的。它们旨在通过语义Web的标准本体语言表示的知识库实现多种用途。本文提出了一种自顶向下的树生长方法，以及用树进行预测和导出规则的算法。实现这些方法的系统是在从流行的存储库中选择的本体上进行实验评估的。 MSC公司： 68英里11 互联网主题 05年5月 树 68立方英尺 知识表示 关键词：回归树；知识库；预测 软件：电子静态学习 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{N.Fanizzi}等人，国际期刊Semant。计算。6，第4号，429--446（2012；Zbl 1284.68059） 全文： 内政部 参考文献： [1] Baader F.，《描述逻辑手册》（2003）·Zbl 1274.68450号 [2] DOI:10.1016/j.websem.2009.07.002·doi:10.1016/j.websem.2009.07.002 [3] DOI:10.4018/jswis.211040102·doi:10.4018/jswis.2011040102 [4] Han J.，《数据挖掘：概念和技术》（2005） [5] Hastie T.，《统计学习的要素——数据挖掘、推断和预测》（2001年）·Zbl 0973.62007号 [6] DOI:10.4018/jswis.2009040102·doi:10.4018/jswis.2009040102 [7] 内政部：10.1007/s10489-006-0011-5·doi:10.1007/s10489-006-0011-5 [8] DOI:10.1023/A:1007365207130·Zbl 0866.68089号 ·doi:10.1023/A:1007365207130 [9] DOI:10.1007/978-3-662-04599-2_6·doi:10.1007/978-3-662-04599-2-6 [10] 内政部：10.1007/s10994-009-5146-2·Zbl 1470.68134号 ·doi:10.1007/s10994-009-5146-2 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。