马尔可夫逻辑网在超文本分类与链接猜测中的利用

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马尔可夫逻辑网在超文本分类与链接猜测中的利用

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毕业论文范文题目：马尔可夫逻辑网在超文本分类与链接猜测中的利用，论文范文关键词：马尔可夫逻辑网在超文本分类与链接猜测中的利用
马尔可夫逻辑网在超文本分类与链接猜测中的利用毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：在事实世界中,很多问题同时存在不断定性跟复杂性。概率图模型可能有效地处理不断定性;一阶逻辑可能简洁地表示各种不同的常识跟关联,降落复杂性。因此将概率跟逻辑表示结合起来表示常识始终是人工智能范畴中的研究热点。统计关联学习方法恰是将概率图模型跟一阶逻辑结合起来的机器学习方法。统计关联学习方法是关联描述、似然推理与机器学习的结合,目标是获得多关联数据中的似然模型。马尔可夫逻辑网作为将马尔可夫网跟一阶逻（略..）辑结合的统计关联学习模型,可能解决多关联数据发掘问题中存在的不足:即假设此类数据是由同类、彼此独破跟等概率分布的实体组成。传统方法忽视了对象本身构造提供的更加丰富的信息跟对象之间存在的接洽;马尔可夫逻辑网则可能有效地将这些“接洽”跟概率结合起来。马尔可夫逻辑网是人工智能范畴研究的热点,已成功利用在语义角色标注、迁徙学习、信息抽取、分子生物学等范畴。本文重点研究了马尔可夫逻辑网在超文本分类跟链接猜（本文此处忽略..）测中的利用。重要工作演绎如下:①研究了马尔可夫逻辑网相干实际。本文首先介绍了一阶逻辑、概率图模型跟马尔可夫网等马尔可夫逻辑的实际基本。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学习跟推理算法。②马尔可夫逻辑网在超文本分类中的利用超文本分类的传统方法忽视实体之间存在的接洽,对每个实体进行单独分类。为懂得决这一问题,本文提出了基于马尔可夫逻辑网的超文本分类方法。实验采取了断定式学（文章此处忽略..）习方法跟吉布斯抽样、模仿退火、MC-SAT、信念传播四种推理算法,实验成果阐明采取马尔可夫逻辑网模型要比采取KNN方法的分类后果好;同时将实体之间存在的接洽用于学习跟推理对分类也有必定的奉献。③马尔可夫逻辑网在链接猜测中的利用链接猜测是对实体间的关联进行猜测,是一个重要而复杂的任务。传统同类独破同概率分布的方法会带来很大的噪音,导致猜测后果很差。将马尔可夫逻辑网利用到链接猜测中,旨在改良这一问题（略..）。利用马尔可夫逻辑网构建关联模型,对实体之间是否存在链接关联以及当链接关联存在时猜测此链接关联的类型。针对两个数据集的实验成果表明采取马尔可夫逻辑网模型要比传统链接猜测模型有更好的后果,进而为马尔可夫逻辑网解决实际问题提供了根据。综上可知:马尔可夫逻辑将概率统计跟一阶关联逻辑结合起来,存在富强的功能。它可能很好地处理不断定性与复杂性,还可能作为构建马尔可夫网的模板,有着非常广泛的利用。

以上为本篇毕业论文范文马尔可夫逻辑网在超文本分类与链接猜测中的利用的介绍部分。

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