Catalogus

Zoeken

Zoeken kan via de modus 'eenvoudig zoeken' (één veld) of uitgebreid via 'geavanceerd zoeken' (meerdere velden). Zo kan je bv. zoeken op een combinatie van een auteursnaam (auteur), een jaartal (jaar) en een documenttype.

Boekenmand

Nuttige resultaten kan je aanvinken en toevoegen aan een mandje. De inhoud hiervan kan je exporteren of afdrukken (naar bv. PDF).

RSS

Op de hoogte blijven van nieuw toegevoegde publicaties binnen uw interessegebied? Dit kan door een RSS-feed (?) te maken van jouw zoekopdracht.

log in

Publicaties | Kaarten

nieuwe zoekopdracht

[ meld een fout in dit record ]

mandje (0): toevoegen | toon

---

Knowledge graph for aquaculture recommendation system Tejaswini, H.; Manohara Pai, M.M.; Radhika, M.P. (2021). Knowledge graph for aquaculture recommendation system, in: 2021 IEEE Mysore Sub Section International Conference (MysuruCon). . https://dx.doi.org/10.1109/MysuruCon52639.2021.9641685 In: (2021). 2021 IEEE Mysore Sub Section International Conference (MysuruCon). IEEE: USA. ISBN 978-0-7381-4662-1 . https://dx.doi.org/10.1109/MysuruCon52639.2021

---

Beschikbaar in	Auteurs
VLIZ [ aanvragen ]
Documenttype: Congresbijdrage

---

Auteurs		Top
Tejaswini, H. Manohara Pai, M.M. Radhika, M.P.

---

Abstract

Aquaculture is a growing industry. It would be beneficial to the fish farmers if the data about the fish, such as the ecosystem, food and related information are available to them to increase the fish yield. Most of the fish species data of the aquaculture domain are stored using relational databases. However, the relational tables work well only for structured data. It would help the fishermen if the data can be visualized and provided with a suitable recommendation system that recommends the best species and best ecosystem. In this paper, an approach to store the details of fish species of the brackish water of the west coast of Karnataka, India using Neo4j is presented. Further, a recommendation system to retrieve the best fish species for a particular ecosystem is proposed. The data relating to fish species, names, threatened status, taxonomy, fish species location, type of water they survive in are stored as a connected graph in the Neo4j graph database. This helps the aquatic scientists and aquaculture users visualize the relationship among the fish species and get suitable recommendations on fish species based on their interests. The proposed system is scalable and is capable of processing any complex relationship for providing recommendations.

---

Alle informatie in het Integrated Marine Information System (IMIS) valt onder het VLIZ Privacy beleid

Top | Auteurs