Abstract

Among the inferences studied in Description Logics (DLs), induction has been paid increasing attention over the last decade. Indeed, useful non-standard reasoning tasks can be based on the inductive inference. Among them, Concept Learning is about the automated induction of a description for a given concept starting from classified instances of the concept. In this paper we present a formal characterization of Concept Learning in DLs which relies on recent results in Knowledge Representation and Machine Learning.

Autore Pugliese

• Lisi Francesca Alessandra

Tutti gli autori

• LISI F.A.

Titolo volume/Rivista

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Anno di pubblicazione

2012

ISSN

1613-0073

ISBN

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