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ESPACES DE CONNAISSANCES par Jean-paul Doignon & Jean-claude Falmagne

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Numéro de l'objet eBay :226095347016

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Caractéristiques de l'objet

État: Bon

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ISBN-10: 3540645012

Book Title: Knowledge Spaces

ISBN: 9783540645016

Subject Area: Computers, Mathematics

Publication Name: Knowledge Spaces

Publisher: Springer Berlin / Heidelberg

Item Length: 9.3 in

Subject: Natural Language Processing, Intelligence (Ai) & Semantics, Discrete Mathematics

Publication Year: 1998

Type: Textbook

Format: Trade Paperback

Language: English

Item Height: 0.3 in

Author: Jean-Claude Falmagne, Jean-Paul Doignon

Item Weight: 38.8 Oz

Item Width: 6.1 in

Number of Pages: Xvi, 334 Pages

À propos de ce produit

Product Information

Knowledge spaces offer a rigorous mathematical foundation for various practical systems of knowledge assessment. An example is offered by the ALEKS system (Assessment and LEarning in Knowledge Spaces), a software for the assessment of mathematical knowledge. From a mathematical standpoint, knowledge spaces generalize partially ordered sets. They are investigated both from a combinatorial and a stochastic viewpoint. The results are applied to real and simulated data. The book gives a systematic presentation of research and extends the results to new situations. It is of interest to mathematically oriented readers in education, computer science and combinatorics at research and graduate levels. The text contains numerous examples and exercises and an extensive bibliography.

Product Identifiers

Publisher

Springer Berlin / Heidelberg

ISBN-10

3540645012

ISBN-13

9783540645016

eBay Product ID (ePID)

230781

Product Key Features

Number of Pages

Xvi, 334 Pages

Language

English

Publication Name

Knowledge Spaces

Publication Year

1998

Subject

Natural Language Processing, Intelligence (Ai) & Semantics, Discrete Mathematics

Type

Textbook

Subject Area

Computers, Mathematics

Author

Jean-Claude Falmagne, Jean-Paul Doignon

Format

Trade Paperback

Dimensions

Item Height

0.3 in

Item Weight

38.8 Oz

Item Length

9.3 in

Item Width

6.1 in

Additional Product Features

Intended Audience

Scholarly & Professional

LCCN

98-029442

Number of Volumes

1 Vol.

Illustrated

Yes

Dewey Decimal

006.3/5

Lc Classification Number

Qa297.4

Table of Content

0. Overview and Mathematical Glossary.- Main Concepts.- Possible Limitations.- A Practical Application: The Aleks System.- Potential Applications to Other Fields.- On the Content and Organization of this Book.- Glossary of Mathematical Concepts.- Original Sources and Related Works.- 1. Knowledge Structures and Spaces.- Fundamental Concepts.- Knowledge Spaces.- Closure Spaces.- Substructures.- Bases and Atoms.- An Algorithm for Constructing the Base.- An Algorithm for Generating a Space from its Base.- Bases and Atoms: the Infinite Case*.- The Surmise Relation.- Quasi Ordinal Spaces.- Original Sources and Related Works.- Problems.- 2. Well-Graded Knowledge Structures.- Essentially Finite Structures.- A Well-Graded Family of Relations: the Biorders*.- The Infinite Case*.- Finite Learnability.- Original Sources and Related Works.- Problems.- 3. Surmise Systems.- Basic Concepts.- Knowledge Spaces and Surmise Systems.- AND/OR Graphs.- Surmise Functions and Wellgradedness.- Hasse Systems.- Resolubility and Acyclicity.- Original Sources and Related Works.- Problems.- 4. Skill Maps, Labels and Filters.- Skills.- Skill Maps: The Disjunctive Model.- Minimal Skill Maps.- Skill Maps: The Conjunctive Model.- Skill Multimaps: The Competency Model.- Labels and Filters.- Original Sources and Related Works.- Problems.- 5. Entailments and the Maximal Mesh.- Entailments.- Entail Relations.- Meshability of Knowledge Structures.- The Maximal Mesh.- Original Sources and Related Works.- Problems.- 6. Galois Connections*.- Three Exemplary Correspondences.- Closure Operators and Galois Connections.- Lattices and Galois Connections.- Knowledge Structures and Binary Relations.- Granular Knowledge Structures and Granular Attributions.- Knowledge Structures and Associations.- Original Sources and Related Works.- Problems.- 7. Probabilistic Knowledge Structures.- Basic Concepts and Examples.- An Empirical Application.- The Likelihood Ratio Procedure.- Learning Models.- A Combinatorial Result.- Markov Chain Models.- Probabilistic Substructures.- Nomenclatures and Classifications.- Independent Substructures.- Original Sources and Related Works.- Problems.- 8. Stochastic Learning Paths.- A Knowledge Structure in Euclidean Geometry.- Basic Concepts.- Basic Results.- Assumptions on Distributions.- The Learning Latencies.- Empirical Predictions.- Limitations of this Theory.- Simplifying Assumptions.- Remarks on Application and Use of the Theory.- An Application of the Theory to the Case n =2.- Original Sources and Related Works.- Problems.- 9. Descriptive and Assessment Languages.- Languages and Decision Trees.- Terminology.- Recovering Ordinal Knowledge Structures.- Recovering Knowledge Structures.- Original Sources and Related Works.- Problems.- 10. Uncovering the State of an Individual: A Continuous Markov Procedure.- A Deterministic Algorithm.- Outline of a Markovian Stochastic Process.- Notation and Basic Concepts.- Special Cases.- General Results.- Uncovering the Latent State.- Refining the Assessment.- Proofs*.- Original Sources and Related Works.- Problems.- 11. Uncovering the State of an Individual: A Markov Chain Procedure.- Outline of a Markov Chain Procedure.- The Stochastic Assessment Process.- Combinatorial Assumptions on the Structure.- Markov Chains Terminology.- Results for the Fair Case.- Uncovering a Stochastic State: Examples.- Intractable Case.- Original Sources and Related Works.- Problems.- 12. Building the Knowledge Structure in Practice.- Koppen's Algorithm for Constructing the Knowledge Space.- Kambouri's Experiment.- Results.- Discussion of Kambouri's Results.- Cosyn and Thiéry's Work.- Refining a Knowledge Structure.- Simulation of Various Refinements.- Original Sources and Related Works.- Problems.- References.- Index of Names.- Index of Terms.

1999

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