Artificial Learning approaches for the next generation web: part I



Título del documento: Artificial Learning approaches for the next generation web: part I
Revista: Ingeniería. Investigación y tecnología
Base de datos: PERIÓDICA
Número de sistema: 000316923
ISSN: 1405-7743
Autors: 1

2
3
4
Institucions: 1Universidad de Colima, Facultad de Telemática, Colima. México
2Universidad de Valencia, Departamento de Computación, Valencia. España
3University of Jyvaskyla, Department of Computing Science, Helsinki. Finlandia
4University of Nottingham, Computer Science Department, Nottingham, Nottinghamshire. Reino Unido
Any:
Període: Ene-Mar
Volum: 9
Número: 1
Paginació: 67-75
País: México
Idioma: Inglés
Tipo de documento: Artículo
Enfoque: Experimental, aplicado
Resumen en español En este artículo presentamos una reseña de las técnicas de aprendizaje artificial que han sido utilizadas por la comunidad científica para llevar a cabo tareas de agrupamiento y reconocimiento de patrones. Se hace una introducción a las redes neurales artificiales y se presentan las topologías existentes, así como algoritmos de aprendizaje y técnicas de recuerdo. Finalmente, se presenta la relación entre estas técnicas y el proceso de creación de ontologías para Web semántico desde la perspectiva en que la entendemos. En la segunda parte de este artículo se introducen los Mapas Auto-Organizados o por sus siglas en inglés SOM (Self-Organizing Maps), que se han propuesto como una herramienta de aprendizaje artificial de ontologías para agrupar y visualizar componentes de conocimiento de domino específico para el Web semántico
Resumen en inglés In this paper we present a review of learning approaches that have been used by the research community to carry out clustering and pattern recognition tasks. Artificial neural net works are then introduced by presenting existing topologies, learning algorithms, and recall approaches . Finally, the relation of these techniques with the semantic web ontology creation process, as we envision it, is introduced. In part II of this paper, an artificial learning approach based on Self-Organizing Maps (SOM) that we have proposed as an ontology learning tool for assembling and visualizing ontology components from a specific domain for the semantic web is introduced
Disciplines Ciencias de la computación
Paraules clau: Redes neuronales,
Web semántica,
Ontología
Keyword: Computer science,
Neural networks,
Semantic web,
Ontology
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