Abstrakt. Semantic Web främjar nya tillämpningar som är inriktade på ett effektivare och mer tillfredsställande utnyttjande av de data som finns tillgängliga på webben, t.ex. facetterad surfning av länkad öppen data. Stora mängder och stor mångfald av kunskap i Semantic Web utgör den utmanande frågan om lämplig relevans rankning för att producera finkorniga och rika beskrivningar av tillgängliga data, t.ex. Att vägleda användaren längs de mest lovande kunskapsaspekterna. Befintliga metoder för grafbaserad myndighetsrankning saknar stöd för finkornig latent koherens mellan resurser och predikat (dvs. stöd för länksemantik i den länkade datamodellen). I detta dokument presenterar vi TripleRank, en ny metod för facetterad myndighetsrankning inom ramen för RDF-kunskapsbaser. TripleRank fångar ytterligare latent semantik av Semantic Web data med hjälp av statistiska metoder för att producera rikare beskrivningar av tillgängliga data. Vi modellerar Semantic Web med en 3-dimensionell tensor som möjliggör en sömlös representation av godtyckliga semantiska länkar. För analysen av den modellen tillämpar vi PARAFAC-nedbrytningen, som kan ses som en multimodal motsvarighet till Web authority ranking med HITS. Resultatet är grupperingar av resurser och predikat som kännetecknar deras auktoritet och navigations- (hub) egenskaper med avseende på identifierade ämnen. Vi har tillämpat TripleRank på flera datamängder från den länkade öppna data community och samlat uppmuntrande feedback i en användarutvärdering där TripleRank resultat har utnyttjats i en fasetterad surfning scenario.
REF föreslog TripleRank att modellera objekt-predicate-object RDF triples i en tensor, och sedan tillämpade CP nedbrytningen för att identifiera dolda tripletter.
Triplerank: Ranking semantic web data by tensor decomposition
{'venue': 'In ISWC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}