境外开放课程——按学科专业列表
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An Empirical Study of Vocabulary Relatedness and Its application to Recommender Systems[词汇关联性的实证研究及其在推荐系统中的应用]
  Gong Cheng(南京大学) 当成千上万的词汇被不同的权威机构发布在语义网上时，一个问题出现了，它们是如何相互联系的。现有工作主要分析了它们的相似性。本文从语义关联性、词汇内容相似...
热度：51

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Thesaurus-based search in large heterogeneous collections[大型异构集合中的基于同义词典的搜索]
  Jan Wielemaker(阿姆斯特丹大学) 在文化遗产中，大量的虚拟藏品正在形成。此类集合包含源自多个源的异构元数据和词汇概念集。在电子文化演示器的上下文中，我们前面已经展示了通过关键字搜索和语...
热度：31

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Semplore: An IR Approach to Scalable Hybrid Query of Semantic Web Data[Semplore：语义网的数据可扩展混合查询的方法]
  Lei Zhang(IBM公司) 语义Web作为对当前Web的扩展，不仅包含具有机器可理解语义的结构化数据，还包含文本信息。虽然结构化查询可以用于在语义Web上更精确地查找信息，但仍然需要关键...
热度：62

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Discovering Simple Mappings Between Relational Database Schemas and Ontologies[在关系数据库模式和本体之间发现简单的映射]
  Yuzhong Qu(东南大学) 随着语义网络的发展，本体也随之激增。然而，Web上的大多数数据仍然存储在关系数据库中。因此，在关系数据库和本体之间建立互操作性对于创建一个数据网络非常重...
热度：46

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Making More Wikipedians: Facilitating Semantics Reuse for Wikipedia Authoring[让更多的维基人:促进维基百科创作的语义重用]
  Linyun Fu(上海交通大学) 维基百科是Web2.0中的一个杀手级应用程序，它已经接受了协作编辑的力量来利用集体智能。它的丰富性、影响力、高质量和良好的结构，也可以作为一种理想的语义Web...
热度：42

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The Watson plugin for the Neon toolkit[用于霓虹灯工具包的“华森”插件]
  Mathieu d’Aquin(英国开放大学) Watson是一个语义Web网关。与Web上的seacrh引擎类似，Watson收集、分析和索引语义文档（在RDF、OWL、DAML+OIL中），以便为智能应用程序提供对该语义数据的各种访...
热度：45

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Workshop: Spatial Integration of Semantic Web Services: the e-Merges Approach[工作坊：语义网服务的空间整合：电子邮件的方法]
  Vlad Tanasescu(英国开放大学)
热度：31

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Workshop: Conceptual Search: Incorporating Geospatial Data Into Semantic Queries[研讨会：概念搜索：将地理空间数据转换为语义查询]
  William Kammersell(BBN技术公司)
热度：42

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Semantic Authoring and Annotation: The Dynamics and Semantics of Collaborative Tagging[语义编辑和注释：协同标签的动态和语义]
  Harry Reeves Halpin(万维网联盟)
热度：43

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Computer Mediated Transactions[电脑中介交易]
  Varian Hal R(谷歌公司) 如今，几乎所有的经济交易都涉及某种形式的计算机。这对经济学意味着什么？我认为，计算机的普及使新的和更有效的合同形式，更好地协调激励，更复杂的数据提取和...
热度：23

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Temporal Motifs Reveal the Dynamics of Editor Interactions in Wikipedia[时间主题揭示维基百科编辑互动的动态]
  David Jurgens(麦吉尔大学) 维基百科是一个既好斗又合作的编辑环境。我们提出了一种新的方法来研究编辑互动的类型，使用一个新的表达维基百科的修订历史作为一个时间，双部分网络，多个节点...
热度：67

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SentiSearch: Exploring Mood on the Web[森蒂搜索：网上探索的心情]
  Lucy Vasserman;Sara Owsley Sood(波莫纳学院) 未来的机器除了执行复杂的计算外，还将在情感层面与用户连接（Norman 2004）。在本文中，我们提出了一个系统，它为互联网用户经常从事的搜索活动添加了一个情感...
热度：24

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Using Transactional Information to Predict Link Strength in Online Social Networks[使用事务性信息来预测在线社交网络中的链路强度]
  Indika Kahanda(普渡大学)
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Introduction and General Problem Statement[简介和一般问题陈述]
  Seeger Matthias W(洛桑联邦理工学院) 大多数机器学习（ML）算法从根本上依赖于数值数学的概念。黑盒计算原语的标准缩减通常不能满足实际需求，必须在所有级别进行修改。ML问题日益复杂，需要分层的方...
热度：44

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Learning Complex Motions by Sequencing Simpler Motion Templates[通过简单的运动模板学习复杂的运动]
  Gerhard Neumann(达姆施塔特理工大学) 将复杂的、较长的运动任务抽象为简单的基本运动，使人类和动物展示出尚未被机器人所匹配的运动技能。人类凭直觉将复杂的运动分解成更小、更简单的部分。例如，当...
热度：46