统计关系学习相关论文
人类生活的世界是相互连接的,实体可以被视为具有不同属性的网络结构上的节点,不同的实体之间根据属性的差异又各自具备不同的相互......
统计关系学习是人工智能领域的一个新研究热点,它集关系、逻辑表示,似然推理机制,机器学习、数据挖掘于一体,用于获取复杂数据(数......
随着Web2.0的快速发展,社交网络媒体受到越来越多人的青睐,以新浪微博为例,它已经成为人们生活工作中的一个大众舆论平台,同时,也......
统计关系学习是人工智能领域的一个新研究热点,其目的是在多关系的数据集中挖掘出数据中的统计关系模型。统计关系学习是集关系、逻......
传统同类独立同概率分布的链接预测方法会带来很大的噪声,导致预测效果很差,将Markov逻辑网应用到链接预测中,旨在改善这一问题。M......
在关系分类模型的学习过程中,目前还没有类似统计学习理论中学习界限的支撑.研究关系分类的学习界限显得尤为重要,为此,提出了一些适用......
Markov逻辑网(MIJN)是一种重要的统计关系模型,目前其学习问题主要采用确定性的优化方法,所求的解不够简洁、易陷入局部极值.针对这些问......
通过介绍统计关系学习方法Markov逻辑网的理论模型和参数学习方法,提出一种基于后验概率的参数估计方法,该方法采用正态先验分布,用伪......
介绍了M arkov逻辑网的理论模型、学习算法和推理算法,并将其应用于中文文本分类中。实验结合了判别式训练的学习算法,MC-SAT、吉......
统计关系学习是人工智能领域的一个新研究热点,它将关系表示、似然性理论和机器学习相结合,能更好地解决现实世界中复杂的关系数据......
基于信任的推荐系统是利用信任的实体进行项目推荐,然而信任是一个复杂的概念,对信任进行传播和预测是一项重要的任务。提出了用一......
统计关系学习,集数据的一阶逻辑或关系表示、不确定性处理和机器学习于一体,其目的是挖掘关系数据中的似然模型。本文对统计关系学......
粗糙集理论是一种新型的处理模糊和不确定数据的数学工具。本文对基于粗糙集理论的知识发现方法进行了研究,主要工作包括:(1)对粗糙......
统计机器学习方法假设所有数据都是具有相同结构的实体,数据之间是独立且同分布的。然而在现实世界中存在着大量的半结构化关系数......
谷歌Knowledge Vault、微软Satori、IBM Watson等项目的成功引起了业界和学术界对知识图谱的普遍重视。知识图谱的本质是利用实体......
知识推理作为知识图谱构建的关键技术之一,旨在补全知识图谱,纠正知识图谱中的错误关系。利用知识图谱遵循的统计规律,结合机器学......
本文针对大数据时代信息组织形式的变革,介绍了"知识图谱"的相关概念,并详细介绍了知识图谱相关的关键技术与应用方向。在基础上,......
多关系数据挖掘是近年来快速发展的重要的数据挖掘领域之一。传统的数据挖掘方法只能完成单一关系中的模式发现,多关系数据挖掘能......
马尔可夫逻辑网络是将马尔可夫网络与一阶逻辑相结合的一种统计关系学习模型,在自然语言处理、复杂网络、信息抽取等领域都有重要......
关系推理是知识库构建的关键技术之一,典型应用场景包括关系预测和实体链接等.关系推理研究的问题是如何利用知识库中已有的知识推......