Changes

              
    

          
          
        
        

            
f
1
{
f
1
{
            
2
  "author": "Stanley Kok",
2
  "author": "Stanley Kok",
            
3
  "author_email": "koks@cs.washington.edu",
3
  "author_email": "koks@cs.washington.edu",
            
4
  "creator_user_id": "f7cd6563-f944-40d2-b88a-ec1b2ccfc7d1",
4
  "creator_user_id": "f7cd6563-f944-40d2-b88a-ec1b2ccfc7d1",
            
5
  "doi": "10.57702/vu5ceumt",
5
  "doi": "10.57702/vu5ceumt",
            
6
  "doi_date_published": "2024-04-18",
6
  "doi_date_published": "2024-04-18",
            
7
  "doi_publisher": "TIB",
7
  "doi_publisher": "TIB",
            
8
  "doi_status": true,
8
  "doi_status": true,
            
9
  "domain": "https://service.tib.eu/ldmservice",
9
  "domain": "https://service.tib.eu/ldmservice",
            
10
  "extra_authors": [
10
  "extra_authors": [
            
11
    {
11
    {
            
12
      "extra_author": "Pedro Domingos",
12
      "extra_author": "Pedro Domingos",
            
13
      "orcid": ""
13
      "orcid": ""
            
14
    }
14
    }
            
15
  ],
15
  ],
            
16
  "extras": [
16
  "extras": [
            
17
    {
17
    {
            
18
      "__extras": {
18
      "__extras": {
            
19
        "id": "57d32ee7-d79c-4392-89bd-8320d230e9bc",
19
        "id": "57d32ee7-d79c-4392-89bd-8320d230e9bc",
            
20
        "package_id": "6f25152d-d202-4bf4-8575-b9388b2a71b8",
20
        "package_id": "6f25152d-d202-4bf4-8575-b9388b2a71b8",
            
21
        "state": "active"
21
        "state": "active"
            
22
      },
22
      },
            
23
      "key": "",
23
      "key": "",
            
24
      "value": ""
24
      "value": ""
            
25
    }
25
    }
            
26
  ],
26
  ],
            
27
  "groups": [],
27
  "groups": [],
            
28
  "id": "6f25152d-d202-4bf4-8575-b9388b2a71b8",
28
  "id": "6f25152d-d202-4bf4-8575-b9388b2a71b8",
            
29
  "isopen": false,
29
  "isopen": false,
            
30
  "license_id": "notspecified",
30
  "license_id": "notspecified",
            
31
  "license_title": "License not specified",
31
  "license_title": "License not specified",
            
32
  "maintainer": "",
32
  "maintainer": "",
            
33
  "maintainer_email": "",
33
  "maintainer_email": "",
            
34
  "metadata_created": "2024-04-18T16:20:13.264332",
34
  "metadata_created": "2024-04-18T16:20:13.264332",
            
n
35
  "metadata_modified": "2024-04-18T16:20:31.005523",
n
35
  "metadata_modified": "2024-04-19T12:35:44.858460",
            
36
  "name": "the-family-kg",
36
  "name": "the-family-kg",
            
37
  "notes": "Statistical predicate invention is considered a key 
37
  "notes": "Statistical predicate invention is considered a key 
            
38
problem in statistical relational learning. SPI involves discovering 
38
problem in statistical relational learning. SPI involves discovering 
            
39
new concepts, properties, and relations within structured data, 
39
new concepts, properties, and relations within structured data, 
            
40
extending beyond mere discovery of hidden variables within statistical 
40
extending beyond mere discovery of hidden variables within statistical 
            
41
models and predicate invention within ILP. An initial model for SPI is 
41
models and predicate invention within ILP. An initial model for SPI is 
            
42
proposed, based on second-order Markov logic, wherein predicates as 
42
proposed, based on second-order Markov logic, wherein predicates as 
            
43
well as arguments can be variables, and the domain of discourse is not 
43
well as arguments can be variables, and the domain of discourse is not 
            
44
fully known in advance. The approach iteratively refines clusters of 
44
fully known in advance. The approach iteratively refines clusters of 
            
45
symbols based on the clusters of symbols they appear in atoms with 
45
symbols based on the clusters of symbols they appear in atoms with 
            
46
(e.g., it clusters relations by the clusters of the objects they 
46
(e.g., it clusters relations by the clusters of the objects they 
            
47
relate). Since different clusterings are better for predicting 
47
relate). Since different clusterings are better for predicting 
            
48
different subsets of the atoms, multiple cross-cutting clusterings are 
48
different subsets of the atoms, multiple cross-cutting clusterings are 
            
49
allowed. This approach is shown to outperform Markov logic structure 
49
allowed. This approach is shown to outperform Markov logic structure 
            
50
learning and the recently introduced infinite relational model on a 
50
learning and the recently introduced infinite relational model on a 
            
51
number of relational datasets.",
51
number of relational datasets.",
            
n
52
  "num_resources": 1,
n
52
  "num_resources": 0,
            
53
  "num_tags": 1,
53
  "num_tags": 1,
            
54
  "orcid": "",
54
  "orcid": "",
            
55
  "organization": {
55
  "organization": {
            
56
    "approval_status": "approved",
56
    "approval_status": "approved",
            
57
    "created": "2017-11-23T17:30:37.757128",
57
    "created": "2017-11-23T17:30:37.757128",
            
58
    "description": "The German National Library of Science and 
58
    "description": "The German National Library of Science and 
            
59
Technology, abbreviated TIB, is the national library of the Federal 
59
Technology, abbreviated TIB, is the national library of the Federal 
            
60
Republic of Germany for all fields of engineering, technology, and the 
60
Republic of Germany for all fields of engineering, technology, and the 
            
61
natural sciences.",
61
natural sciences.",
            
62
    "id": "0c5362f5-b99e-41db-8256-3d0d7549bf4d",
62
    "id": "0c5362f5-b99e-41db-8256-3d0d7549bf4d",
            
63
    "image_url": 
63
    "image_url": 
            
64
3conf/ext/tib_tmpl_bootstrap/Resources/Public/images/TIB_Logo_en.png",
64
3conf/ext/tib_tmpl_bootstrap/Resources/Public/images/TIB_Logo_en.png",
            
65
    "is_organization": true,
65
    "is_organization": true,
            
66
    "name": "tib",
66
    "name": "tib",
            
67
    "state": "active",
67
    "state": "active",
            
68
    "title": "TIB",
68
    "title": "TIB",
            
69
    "type": "organization"
69
    "type": "organization"
            
70
  },
70
  },
            
71
  "owner_org": "0c5362f5-b99e-41db-8256-3d0d7549bf4d",
71
  "owner_org": "0c5362f5-b99e-41db-8256-3d0d7549bf4d",
            
72
  "private": false,
72
  "private": false,
            
73
  "relationships_as_object": [],
73
  "relationships_as_object": [],
            
74
  "relationships_as_subject": [],
74
  "relationships_as_subject": [],
            
t
75
  "resources": [
t
75
  "resources": [],
            
76
    {

            
77
      "auto_update_last_update": "",

            
78
      "cache_last_updated": null,

            
79
      "cache_url": null,

            
80
      "created": "2024-04-18T16:20:30.898938",

            
81
      "description": "",

            
82
      "format": "",

            
83
      "hash": "",

            
84
      "id": "82f5eb44-719b-45b3-b49d-61920ab31ae2",

            
85
      "last_modified": null,

            
86
      "metadata_modified": "2024-04-18T16:20:30.894175",

            
87
      "mimetype": null,

            
88
      "mimetype_inner": null,

            
89
      "name": "Family_KG",

            
90
      "package_id": "6f25152d-d202-4bf4-8575-b9388b2a71b8",

            
91
      "position": 0,

            
92
      "resource_type": null,

            
93
      "size": null,

            
94
      "state": "active",

            
95
      "url": 

            
96
ps://github.com/SDM-TIB/SPARKLE/tree/main/Results/Family_KG/Baseline",

            
97
      "url_type": null

            
98
    }

            
99
  ],

            
100
  "services_used_list": "",
76
  "services_used_list": "",
            
101
  "state": "active",
77
  "state": "active",
            
102
  "tags": [
78
  "tags": [
            
103
    {
79
    {
            
104
      "display_name": "Benchmark",
80
      "display_name": "Benchmark",
            
105
      "id": "70474eb4-f8bf-42f1-bf26-7511d4f3356c",
81
      "id": "70474eb4-f8bf-42f1-bf26-7511d4f3356c",
            
106
      "name": "Benchmark",
82
      "name": "Benchmark",
            
107
      "state": "active",
83
      "state": "active",
            
108
      "vocabulary_id": null
84
      "vocabulary_id": null
            
109
    }
85
    }
            
110
  ],
86
  ],
            
111
  "title": "The Family KG",
87
  "title": "The Family KG",
            
112
  "type": "dataset",
88
  "type": "dataset",
            
113
  "url": "https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/1273496.1273551",
89
  "url": "https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/1273496.1273551",
            
114
  "version": ""
90
  "version": ""
            
115
}
91
}