論文の概要: End-to-end solution for linked open data query logs analytics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.06016v1
• Date: Sat, 9 Mar 2024 21:29:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-13 09:09:46.887222
• Title: End-to-end solution for linked open data query logs analytics
• Title（参考訳）: linked open data query logs分析のためのエンドツーエンドソリューション
• Authors: Dihia Lanasri
• Abstract要約: ユーザの深い理解は、強力な意思決定に影響を与える可能性のある有用な知識を提供する。 本稿では,Linked Open Data (LOD) クエリログから貴重な情報を抽出したい。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Important advances in pillar domains are derived from exploiting query-logs which represents users interest and preferences. Deep understanding of users provides useful knowledge which can influence strongly decision-making. In this work, we want to extract valuable information from Linked Open Data (LOD) query-logs. LOD logs have experienced significant growth due to the large exploitation of LOD datasets. However, exploiting these logs is a difficult task because of their complex structure. Moreover, these logs suffer from many risks related to their Quality and Provenance, impacting their trust. To tackle these issues, we start by clearly defining the ecosystem of LOD query-logs. Then, we provide an end-to-end solution to exploit these logs. At the end, real LOD logs are used and a set of experiments are conducted to validate the proposed solution.
• Abstract（参考訳）: 柱ドメインにおける重要な進歩は、ユーザの興味や好みを表すクエリログを活用することに由来する。 ユーザの深い理解は、強い意思決定に影響を与える有用な知識を提供する。 本稿では,Linked Open Data (LOD) クエリログから貴重な情報を抽出したい。 LODログは、LODデータセットの大規模な活用により、大きな成長を遂げている。 しかし、これらのログの利用は複雑な構造のため難しい作業である。 さらに、これらのログは品質と成功に関連する多くのリスクに悩まされ、信頼に影響を与えます。 これらの問題に対処するために、LODクエリログのエコシステムを明確に定義することから始めます。 そして、これらのログを利用するエンドツーエンドのソリューションを提供します。 最後に、実際のLODログを使用し、提案したソリューションを検証するための一連の実験を行う。

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