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马尔可夫逻辑网在超文本分类与链接预测中的应用
中文名称: 马尔可夫逻辑网在超文本分类与链接预测中的应用
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论文编号: 4143215收藏本论文】【我的收藏】【我要投稿
英文名称: Markov Logic Networks with Its Application in Hypertext Classification and Link Prediction
学位类型: 硕士毕业论文
作者: 涉及隐私,隐去***  作者本人请参看权力声明>>
导师: 涉及隐私,隐去***
毕业学校: 涉及隐私,隐去***
专业: 计算机系统结构
毕业年份: 涉及隐私,隐去***
关键字: 马尔可夫逻辑网 统计关系学习 超文本分类 链接预测
简介目录: 点击此处 免费索取本论文简介和目录>>
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论文摘要: 在现实世界中,许多问题同时存在不确定性和复杂性.概率图模型可以有效地处理不确定性;一阶逻辑可以简洁地表示各种不同的知识和关系,降(略)此将概率和逻辑表示结合起来表示知识一直是人工智能领域中的研究热点.统计关系学习方法正是将概率图模型和一阶逻辑结合起来的机器学习方法.统计关系学习方法是关系描述、似然推理与机器学习的结合,目的是获得多关系数据中的似然模型. 马尔可夫逻辑网作为将马(略)阶逻辑结(略)学习模型,可以解决多关系数据挖掘问题中存在的不足:即假定此类数据是由同类、相互独立和等概率分布的实体组成.传统方法忽略了对象自身结构提供的更加丰富的信息和对象之间存在的联系;马尔可夫逻辑网则可以有效地将这些“联系”和概(略)马尔可夫逻辑网是人工智能领域研究的热点,已成功应用在语义角色标注、迁移学习、信息抽取、分子生物学等领域. 本文重点研究了马尔可夫逻辑网在超文本(略)测中的应用.主要工作归纳如下: ⑴研究了马尔可夫逻辑网相关理论. 本文首先介绍了一阶逻辑、概率图模型和马尔可夫网等马尔可夫逻辑的理论基础.其次介绍了马尔可夫逻辑网的基本概念,阐述了马尔可夫逻辑网的权值...
In the real world,many problems are characterized by the presence of(omitted)rtainty and complex.Probabilistic graphic models help us effectively handle uncertainty,while first-o(omitted) help us compactly represent a wide variety of knowledge and relationships to reduce comple(omitted)ining the two in a single representation has been a research focus of Artificial Intell(omitted)) research field.Statistical Ralational Learning (SRL) approach combines probabilistic graphical mo(omitted)e first-order lo...
目录:
中文摘要第3-5页
英文摘要第5-6页
1 绪论第9-13页
  ·研究背景与意义第9-11页
    ·超文本分类概述第9页
    ·链接预测概述第9-10页
    ·学术意义第10页
    ·实用意义第10-11页
  ·国内外研究现状第11-12页
  ·研究内容第12页
  ·本文结构第12-13页
2 背景知识和相关工作第13-22页
  ·人工智能第13-15页
  ·统计关系学习第15-16页
    ·统计关系学习的引入第15页
    ·统计关系学习的内容第15-16页
    ·统计关系学习研究方法第16页
  ·一阶逻辑第16-18页
  ·概率图模型第18-19页
    ·图论基本概念第18页
    ·概率图模型基本概念第18-19页
  ·马尔可夫网络第19-21页
    ·随机场第19页
    ·马尔可夫随机场第19-21页
  ·本章小结第21-22页
3 马尔可夫逻辑网第22-32页
  ·马尔可夫逻辑网概念第22-26页
  ·马尔可夫逻辑网推理算法第26-28页
  ·马尔可夫逻辑网权值学习算法第28-29页
  ·Alchemy 系统简介第29-31页
  ·本章小结第31-32页
4 马尔可夫逻辑网在超文本分类中的应用第32-40页
  ·马尔可夫逻辑网的引入第32-33页
  ·超文本分类的马尔可夫逻辑表示第33-34页
  ·实验及分析第34-39页
    ·数据集第34-35页
    ·实验方法第35-36页
    ·实验结果及分析第36-39页
  ·本章小结第39-40页
5 马尔可夫逻辑网在链接预测中的应用第40-48页
  ·相关工作第40页
  ·数据集和链接预测的马尔可夫逻辑表示第40-44页
    ·数据集第40-41页
    ·链接预测的马尔可夫逻辑表示第41-43页
    ·实验方法第43-44页
  ·结果分析和讨论第44-46页
    ·UW-CSE 结果分析第44-45页
    ·MovieLens 结果分析第45-46页
    ·实验结果分析第46页
  ·本章小结第46-48页
6 总结与展望第48-50页
  ·全文总结第48页
  ·未来展望第48-50页
致谢第50-51页
参考文献第51-57页
附录第57页
  A. 作者在攻读学位期间发表的论文目录第57页
  B. 作者在攻读硕士学位期间所参与的科研课题第57页
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