Towards Learning Commonalities in SPARQL

Sara El Hassad 1 François Goasdoué 1 Hélène Jaudoin 1
1 SHAMAN - Symbolic and Human-centric view of dAta MANagement
IRISA-D7 - GESTION DES DONNÉES ET DE LA CONNAISSANCE
Abstract : Finding the commonalities between descriptions of data or knowledge is a foundational reasoning problem of Machine Learning, which amounts to computing a least general generalization (lgg) of such descriptions. We revisit this old problem in the popular conjunctive fragment of SPARQL, a.k.a. Basic Graph Pattern Queries (BGPQs). In particular, we define this problem in all its generality by considering general BGPQs, while the literature considers unary tree-shaped BGPQs only. Further, when ontological knowledge is available as RDF Schema constraints, we take advantage of it to devise much more pregnant lggs.
Type de document :
Communication dans un congrès
Extended Semantic Web Conference (ESWC), May 2017, Portoroz, Slovenia
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Contributeur : François Goasdoué <>
Soumis le : mercredi 26 avril 2017 - 09:01:46
Dernière modification le : lundi 16 octobre 2017 - 11:49:18
Document(s) archivé(s) le : jeudi 27 juillet 2017 - 12:28:39

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  • HAL Id : hal-01508720, version 2

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Sara El Hassad, François Goasdoué, Hélène Jaudoin. Towards Learning Commonalities in SPARQL. Extended Semantic Web Conference (ESWC), May 2017, Portoroz, Slovenia. 〈hal-01508720v2〉

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