概率圖模型能很好處理不確定性,一階邏輯可以簡潔地表示知識,將概率與邏輯整合在同一個表示之中一直是人工智能領(lǐng)域的一個長期目標。Markov邏輯網(wǎng)是公式附加權(quán)值的一階邏輯知識庫,且可作為構(gòu)建Markov網(wǎng)的模板。 傳統(tǒng)的統(tǒng)計方法是基于數(shù)據(jù)間的獨立同分布,并假設(shè)這些數(shù)據(jù)具有相同的結(jié)構(gòu)。但是在現(xiàn)實的Web世界中,存在著大量的半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)本身不但具有復雜的內(nèi)部結(jié)構(gòu),而且數(shù)據(jù)外部通過超鏈接、引用等聯(lián)系起來構(gòu)成關(guān)系數(shù)據(jù)集合。傳統(tǒng)的統(tǒng)計方法忽略了這些數(shù)據(jù)間的關(guān)系結(jié)構(gòu),而這些“關(guān)系”卻含有更多深層次的語義信息。 統(tǒng)計關(guān)系學習就是針對“關(guān)系”的學習方法,集一階邏輯/關(guān)系表示、不確定性處理和機器學習/數(shù)據(jù)挖掘于一體,其目的是挖掘關(guān)系數(shù)據(jù)中的似然模型。Markov邏輯網(wǎng)是一種將Markov網(wǎng)與一階邏輯相結(jié)合的統(tǒng)計關(guān)系學習模型,已經(jīng)成為人工智能領(lǐng)域的一個重要研究熱點,在互聯(lián)網(wǎng)、社會網(wǎng)、計算生物學、普適計算等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。 本文重點研究了Markov邏輯網(wǎng)在Web領(lǐng)域的相關(guān)應(yīng)用。主要工作歸納如下: 1.研究了Markov邏輯網(wǎng)相關(guān)理論。 本文首先介紹了Markov邏輯網(wǎng)的理論基礎(chǔ),即概率圖模型、Markov...

【文章頁數(shù)】：68 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖2.2概率邏輯學習圖

的對象彼此相似，與其他類中的對從客戶基本庫中發(fā)現(xiàn)不同的客戶群——統(tǒng)計關(guān)系學習法存在一個很嚴重的問題，就是它數(shù)據(jù)。但是Web上絕大多數(shù)數(shù)據(jù)關(guān)系數(shù)據(jù)的復雜數(shù)據(jù)庫。為了對該現(xiàn)的結(jié)構(gòu)信息。率邏輯學習（ProbabilisticLogic數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的跨領(lǐng)表示、似然推理....

圖3.2閉Markov邏輯網(wǎng)及閉謂詞Fig.3.2ClosureMarkovLogicNetworksand.ClosurePredicates

④Cla(A,A)→(Run(A)Run(A))，其中的閉謂詞為：Cla(A,A)、Run(A)⑤Cla(B,A)→(Run(B)Run(A))，其中的閉謂詞為：Cla(B,A)、Run(A)un(B)⑥Cla(B,B)→(Run(B)Ru....

圖4.1文本分類的一般過程

圖4.1文本分類的一般過程Fig.4.1TheTraditionalFlowchartofTextClassification于Markov邏輯網(wǎng)的文本分類于文本分類的任務(wù)本質(zhì)上是判斷某個類是否有某篇文本，而通常采本的基本單位——“詞”，也就是某篇文本有某些詞....

圖4.2Markov邏輯網(wǎng)與KNN查準率對比圖

征數(shù)比例5%15%25%50%75%100%布斯抽樣吉宏查全宏查準宏F1微查全微查準微F10.863330.904770.883560.877810.877810.413790.879610.917210.898010.894960.894960.431690.8....

本文編號：4004043