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Logical and Relational Learning: From ILP to MRDM (Cognitive Technologies) [Englisch] [Gebundene Ausgabe]

Luc De Raedt

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Kurzbeschreibung

12. September 2008 3540200401 978-3540200406 2008

This first textbook on multi-relational data mining and inductive logic programming provides a complete overview of the field. It is self-contained and easily accessible for graduate students and practitioners of data mining and machine learning.


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Pressestimmen

From the reviews:

"This book is an invaluable resource for anyone interested in exploiting the power of logical representations to learn from highly structured data. The book offers a systematic and innovative view of this important and rapidly developing area, combining technical depth and breadth of coverage. In Bristol, we use De Raedt's book as textbook for MSc students and as a reference for PhD students and researchers." (Peter A. Flach, University of Bristol)

"This book provides comprehensive coverage of logical and relational learning, with an overview of inductive logic programming, multi-relational data mining, and statistical relational learning. … The book is replete with examples, exercises, and case studies. The case studies use popular logical and relational systems and applications. The ample use of illustrations, tables, and bullet lists makes the book more readable and understandable. … very useful to students, researchers, and practitioners in the fields of machine learning, automated knowledge discovery, data mining, and related fields." (Alexis Leon, ACM Computing Reviews, July, 2009)

Synopsis

This textbook covers logical and relational learning in depth, and hence provides an introduction to inductive logic programming (ILP), multirelational data mining (MRDM) and (statistical) relational learning (SRL). These subfields of data mining and machine learning are concerned with the analysis of complex and structured data sets that arise in numerous applications, such as bio- and chemoinformatics, network analysis, Web mining, and natural language processing, within the rich representations offered by relational databases and computational logic.The author introduces the machine learning and representational foundations of the field and explains some important techniques in detail by using some of the classic case studies centered around well-known logical and relational systems. This book is suitable for use in graduate courses and should be of interest to graduate students and researchers in computer science, databases and artificial intelligence, as well as practitioners of data mining and machine learning. It contains numerous figures and exercises, and slides are available for many chapters.

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Amazon.com: 4.7 von 5 Sternen  3 Rezensionen
3 von 3 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
5.0 von 5 Sternen the best book on relational learning 25. Mai 2010
Von King Yin Yan - Veröffentlicht auf Amazon.com
Format:Taschenbuch
This is the best book on this topic thus far, by a long-time practitioner in the field. In particular it covers theory revision which is a very challenging area.

One can see the field has matured when the theory is described in a very elegant and abstract manner. The book is very well organized. If you're into logic-based learning you must get this book!
2 von 2 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
5.0 von 5 Sternen Best book in this domain 29. Mai 2012
Von Ni Lao - Veröffentlicht auf Amazon.com
Format:Taschenbuch
I am working on my PhD thesis in statistical relational learning. I've spent quite some time looking for a good book in relational learning, and found this one much better than any other alternatives. It has comprehensive explanations to ILP concepts with detailed examples, which are very important to me.
4.0 von 5 Sternen Good overview 9. Februar 2014
Von Yakov Zaytsev - Veröffentlicht auf Amazon.com
Format:Taschenbuch|Verifizierter Kauf
I would not share the enthusiasm of previous reviewers

De Raedt's book is indeed helpful to get the terminology and pointers in case one is only beginning diving into relational learning

The bibliography is excellent

The material is confusing at times. That's because of sparse and somewhat trivial examples at places
Personally it was hard to follow the details
The book does good job if reader wants to grasp the big picture (though it is heavily biased towards author research interests)

On a side note I'd like to recommend an out of print book by Lavrac and Dzeroski "Inductive Logic Programming" which excels at providing both empirical(learning usually single concept from examples) and interactive perspective as well as detailed explanation of inner working of several systems
The later is strong point and De Raedt's book lacks exactly this
Most of the time ILP implementations are bags of techniques

As practitioner get the Lavrac and Dzeroski book first and keep De Raedt's for light overview of slightly biased latests trends

Concerning fundamentals there are other books which do better job
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