统计关系学习研究进展 被引量：10

1

作者 刘大有 于鹏 +2 位作者 高滢 齐红 孙舒杨 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2008年第12期2110-2119,共10页

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问题,在生物信息学、Web导航、社会网、地理信息系统和自然语言理解等领域有着重要的应用.首先对统计关... 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问题,在生物信息学、Web导航、社会网、地理信息系统和自然语言理解等领域有着重要的应用.首先对统计关系学习的研究内容以及研究任务进行了介绍和总结,然后根据概率表示和推理机制的不同,对当前的统计关系学习方法进行了分类,并对各类方法进行了详细介绍,最后讨论了当前统计关系学习存在的问题,并指出了今后研究和发展的方向. 展开更多

关键词 统计关系学习 似然逻辑学习 多关系数据挖掘 统计学习 关系学习

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基于特征加权的多关系朴素贝叶斯分类模型 被引量：12

2

作者 徐光美 刘宏哲 张敬尊 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2014年第10期283-285,共3页

为进一步提高多关系朴素贝叶斯方法的分类准确率,分析了已有的特征加权方法,并在将特征加权方法扩展到多关系的情况下结合元组ID传播方法和面向元组的统计计数方法,建立了基于特征加权的多关系朴素贝叶斯分类模型(MRNBC-W)。标准数据集... 为进一步提高多关系朴素贝叶斯方法的分类准确率,分析了已有的特征加权方法,并在将特征加权方法扩展到多关系的情况下结合元组ID传播方法和面向元组的统计计数方法,建立了基于特征加权的多关系朴素贝叶斯分类模型(MRNBC-W)。标准数据集上的实验结果显示,新方法可以在不增加算法时间复杂度的前提下,有效提高金融数据集的分类准确率。文中也给出了结合扩展互信息标准对属性进行过滤后,加权方法和不加权方法的分类比较。 展开更多

关键词 多关系数据挖掘 朴素贝叶斯 分类 互信息 特征加权

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多关系关联规则算法综述 被引量：3

3

作者 侯伟 杨炳儒 宋威 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第23期1-5,共5页

多关系数据挖掘是借鉴ILP技术,并结合机器学习方法所提出的数据挖掘新课题。多关系关联规则是多关系方法在概念描述任务中最具代表性的研究方向之一,此类方法在发挥多关系方法的模式表达能力与利用背景知识能力的同时,借鉴成熟的关联规... 多关系数据挖掘是借鉴ILP技术,并结合机器学习方法所提出的数据挖掘新课题。多关系关联规则是多关系方法在概念描述任务中最具代表性的研究方向之一,此类方法在发挥多关系方法的模式表达能力与利用背景知识能力的同时,借鉴成熟的关联规则方法的思想与优化策略,取得了较高的性能与表达复杂模式的能力,同时在面向复杂结构数据的应用中获得了较好的效果。在简述多关系方法的基础上,通过分析与比较目前具有代表性的多关系关联规则算法,总结了各算法的优势与不足,并指出了该领域目前的主要热点问题。 展开更多

关键词 归纳逻辑程序设计 多关系数据挖掘 多关系关联规则

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用平滑方法改进多关系朴素贝叶斯分类 被引量：9

4

作者 徐光美 刘宏哲 +1 位作者 张敬尊 王金华 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第5期69-72,共4页

为消除朴素贝叶斯分类时的零概率以及过度拟合问题,分析了各种概率平滑方法,给出了基于M估计的多关系朴素贝叶斯分类方法(MRNBC-M)和基于Laplace估计的多关系朴素贝叶斯分类方法(MRNBC-L),分析探讨了M平滑和Laplace平滑方法对多关系分... 为消除朴素贝叶斯分类时的零概率以及过度拟合问题,分析了各种概率平滑方法,给出了基于M估计的多关系朴素贝叶斯分类方法(MRNBC-M)和基于Laplace估计的多关系朴素贝叶斯分类方法(MRNBC-L),分析探讨了M平滑和Laplace平滑方法对多关系分类的影响情况,为进一步优化分类,方法基于扩展互信息标准对数据进行属性过滤。多关系标准数据集上的实验显示,MRNBC-M可以有效改进分类性能。 展开更多

关键词 多关系数据挖掘 朴素贝叶斯 参数平滑 互信息

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多关系频繁模式发现研究 被引量：3

5

作者 张伟 杨炳儒 钱榕 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2007年第7期158-164,共7页

频繁模式发现是数据挖掘的重要任务之一。现实数据通常存储于由多个关系组成的关系数据库中。传统的频繁模式发现方法只能直接完成单一关系中的模式发现,如果要完成多关系数据的挖掘,会产生操作复杂性和信息丢失等问题。多关系数据挖掘... 频繁模式发现是数据挖掘的重要任务之一。现实数据通常存储于由多个关系组成的关系数据库中。传统的频繁模式发现方法只能直接完成单一关系中的模式发现,如果要完成多关系数据的挖掘,会产生操作复杂性和信息丢失等问题。多关系数据挖掘是当前数据挖掘研究中快速发展的重要领域之一。多关系频繁模式发现方法能够直接从复杂结构化数据中发现涉及多个关系的复杂频繁模式,避免了传统方法的局限。本文首先归纳多关系频繁模式发现方法的发生历史背景,其次分析总结多关系频繁模式发现方法,最后提出了多关系频繁模式发现将来发展需重点解决的问题和面临的挑战。 展开更多

关键词 多关系数据挖掘 频繁模式发现 归纳逻辑程序设计 选择图 基于图的数据挖掘

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基于互信息的多关系朴素贝叶斯分类器 被引量：7

6

作者 徐光美 杨炳儒 +1 位作者 秦奕青 张伟 《北京科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第8期963-966,共4页

为进一步提高多关系朴素贝叶斯方法的分类准确率,分析了已有的剪枝方法,并扩展互信息标准到多关系情况下.基于元组号传播方法和面向元组的统计计数方法,给出了基于扩展互信息标准进行属性选择的方法和步骤,并建立了一种基于扩展互信息... 为进一步提高多关系朴素贝叶斯方法的分类准确率,分析了已有的剪枝方法,并扩展互信息标准到多关系情况下.基于元组号传播方法和面向元组的统计计数方法,给出了基于扩展互信息标准进行属性选择的方法和步骤,并建立了一种基于扩展互信息的多关系朴素贝叶斯分类器.标准数据集上的实验显示,基于扩展互信息标准进行属性选择,可以在不增加算法时间复杂度的前提下,找到与分类属性最相关的属性,并在仅有极少属性参与分类时,得到较高的分类准确率.Mutagenesis数据集上的实验则显示,这种属性选择可以使多关系问题退化为单关系问题,大大降低了分类代价. 展开更多

关键词 朴素贝叶斯 分类器 多关系数据挖掘 归纳逻辑程序设计 互信息

原文传递

基于S-CART决策树的多关系空间数据挖掘方法 被引量：2

7

作者 郑向群 赵政 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2008年第3期749-752,共4页

针对空间数据关系复杂的情况,提出了一种改进的多关系数据挖掘结构分类与回归树(S-CART)算法,该算法首先利用空间关联索引表抽取不同主题图层之间的关系原子命题,然后基于逻辑谓词创建多关系二叉决策树,抽取空间关联规则,同时基于我国... 针对空间数据关系复杂的情况,提出了一种改进的多关系数据挖掘结构分类与回归树(S-CART)算法,该算法首先利用空间关联索引表抽取不同主题图层之间的关系原子命题,然后基于逻辑谓词创建多关系二叉决策树,抽取空间关联规则,同时基于我国湖北大冶部分地区土壤污染数据验证算法的有效性。 展开更多

关键词 多关系数据挖掘 结构分类与回归树 决策树 空间关联规则

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基于多关系的空间分类算法研究 被引量：4

8

作者 刘伟辉 王丽珍 《云南大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2006年第S1期158-163,共6页

空间数据挖掘的应用领域很广,空间分类是空间数据挖掘中一项重要的任务,现有的空间分类算法都是基于传统的方法,在单表上进行的.本文提出了一种新的空间分类算法,基于多关系的方法创建决策树,并验证了算法的正确性及有效性.

关键词 空间分类 决策树 数据挖掘 多关系数据挖掘

原文传递

一种新的多关系朴素贝叶斯分类器 被引量：4

9

作者 徐光美 杨炳儒 秦奕青 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2008年第4期655-657,共3页

针对现有多关系朴素贝叶斯分类器中存在的统计偏斜问题,扩展了语义关系图的定义,给出了一种新的统计计数方法,构建了相应得多关系朴素贝叶斯分类公式,形成了一种基于关系数据库技术的新的多关系朴素贝叶斯分类器。为高效进行关系表连接... 针对现有多关系朴素贝叶斯分类器中存在的统计偏斜问题,扩展了语义关系图的定义,给出了一种新的统计计数方法,构建了相应得多关系朴素贝叶斯分类公式,形成了一种基于关系数据库技术的新的多关系朴素贝叶斯分类器。为高效进行关系表连接,采用元组ID传播方法对关系表进行虚拟连接。进一步提高分类准确率,基于互信息标准对属性进行剪枝。实验显示新的分类器具有良好的分类性能。 展开更多

关键词 多关系数据挖掘 朴素贝叶斯 语义关系图 分类 关系数据库

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考虑重要性赋权的分部多关系聚类方法 被引量：4

10

作者 曾严昱 丁志军 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2017年第6期1227-1230,共4页

随着大数据时代的来临,实体之间的关系变得多种多样.实体和实体间的不同类型关系组成多关系网络,针对多关系网络中的实体进行聚类一直是热门的研究课题.本文综合现有多关系聚类方法的优势,提出了新的分部多关系聚类方法.首先通过对每个... 随着大数据时代的来临,实体之间的关系变得多种多样.实体和实体间的不同类型关系组成多关系网络,针对多关系网络中的实体进行聚类一直是热门的研究课题.本文综合现有多关系聚类方法的优势,提出了新的分部多关系聚类方法.首先通过对每个关系下的实体进行聚类,基于聚类结果对实体间关系进行重要性赋权,然后综合不同关系下实体关系的重要性权值,得到单关系网络,对该单关系网络进行聚类得到最终的聚类结果.最后对包括本文方法在内的不同聚类方法在多个公开数据集上进行了对比试验,验证了本文方法的有效性.本文方法对多关系聚类的准确度进行了提升,具有理论意义和应用价值. 展开更多

关键词 多关系数据挖掘 多关系网络 多关系聚类 分部聚类 强关系

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基于PRM的水体富营养化风险分析建模 被引量：4

11

作者 范敏 石为人 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第24期261-263,266,共4页

从信息的知识发现角度出发,提出基于概率关系模型(PRM)的水体富营养化风险分析建模方法。该建模方法利用多关系数据的存储结构和存储内容对数据进行学习与挖掘,构建具有网络拓扑结构的PRM模型。示例分析结果表明,PRM模型易于解释与分析... 从信息的知识发现角度出发,提出基于概率关系模型(PRM)的水体富营养化风险分析建模方法。该建模方法利用多关系数据的存储结构和存储内容对数据进行学习与挖掘,构建具有网络拓扑结构的PRM模型。示例分析结果表明,PRM模型易于解释与分析水体中各种影响因素间的相关性,该建模方法可通过分析历史数据发现水体富营养化的潜在风险,为库区水环境管理与水污染防治提供科学依据。 展开更多

关键词 多关系数据挖掘 概率关系模型 富营养化风险分析

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多关系决策树学习算法的研究与改进 被引量：1

12

作者 谢志强 于旭 +1 位作者 杨静 刘若铎 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第8期50-52,共3页

通过对多关系决策树学习算法MRDTL-2进行研究与分析,针对其运行效率较低和不能有效处理丢失属性值的问题,提出一种改进的多关系数据挖掘(IMRDTL)算法。在IMRDTL算法中,利用元组ID传播技术来进一步提高MRDTL-2算法的运行效率,同时使用广... 通过对多关系决策树学习算法MRDTL-2进行研究与分析,针对其运行效率较低和不能有效处理丢失属性值的问题,提出一种改进的多关系数据挖掘(IMRDTL)算法。在IMRDTL算法中,利用元组ID传播技术来进一步提高MRDTL-2算法的运行效率,同时使用广义朴素贝叶斯分类器来填补丢失的属性值,以进一步提高算法的准确率。 展开更多

关键词 多关系数据挖掘 决策树 元组ID传播 广义朴素贝叶斯

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一种新型基于用户指导的多关系关联规则挖掘算法 被引量：2

13

作者 郭景峰 吕庆春 李霞 《微计算机信息》 2009年第24期124-126,共3页

本文提出了一种基于用户指导的多关系关联规则挖掘算法,借鉴有向图的概念动态的选择最优关键表,并利用元组ID传播的思想使多表间无需物理连接而能直接进行关联规则挖掘,同时引入用户指导的概念,提高了用户的满意程度及海量数据挖掘的效... 本文提出了一种基于用户指导的多关系关联规则挖掘算法,借鉴有向图的概念动态的选择最优关键表,并利用元组ID传播的思想使多表间无需物理连接而能直接进行关联规则挖掘,同时引入用户指导的概念,提高了用户的满意程度及海量数据挖掘的效率和精确度.该算法能够直接支持关系数据库,且运行效率远远高于基于ILP技术的多关系关联规则挖掘算法. 展开更多

关键词 多关系数据挖掘 多关系关联规则 用户指导 有向图 元组ID传播

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面向语义的精简化多关系频繁模式发现方法 被引量：1

14

作者 杨炳儒 张伟 钱榕 《中国工程科学》 2008年第9期47-53,共7页

多关系频繁模式发现能够直接从复杂结构化数据中发现涉及多个关系的复杂频繁模式,避免了传统方法的局限。有别于主流基于归纳逻辑程序设计技术的方法,提出了基于合取查询包含关系的面向语义的精简化多关系频繁模式发现方法,具有理论与... 多关系频繁模式发现能够直接从复杂结构化数据中发现涉及多个关系的复杂频繁模式,避免了传统方法的局限。有别于主流基于归纳逻辑程序设计技术的方法,提出了基于合取查询包含关系的面向语义的精简化多关系频繁模式发现方法,具有理论与技术基础的新颖性,解决了两种语义冗余问题。实验表明,该方法在可理解性、功能、效率以及可扩展性方面具有优势。 展开更多

关键词 多关系数据挖掘 频繁模式发现 合取查询 精简化模式

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朴素贝叶斯分类器一阶扩展的注记 被引量：1

15

作者 徐光美 杨炳儒 钱榕 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第13期49-50,53,共3页

众多研究者致力于将朴素贝叶斯方法与原有的ILP系统结合,形成各种各样的多关系朴素贝叶斯分类器(MRNBC)。该文提出形成朴素贝叶斯分类器的一阶扩展的一般方法。现实中关系数据库广泛存在,可以直接作用于数据库表,而无须转换表示形式的MR... 众多研究者致力于将朴素贝叶斯方法与原有的ILP系统结合,形成各种各样的多关系朴素贝叶斯分类器(MRNBC)。该文提出形成朴素贝叶斯分类器的一阶扩展的一般方法。现实中关系数据库广泛存在,可以直接作用于数据库表,而无须转换表示形式的MRNBC则是研究的重点,该方法主要基于关系数据库理论,分析了进行一阶扩展的关键问题。 展开更多

关键词 多关系数据挖掘 朴素贝叶斯 分类 归纳逻辑程序设计 关系数据库

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一种基于用户指导的多关系关联规则挖掘算法 被引量：1

16

作者 郭景峰 边伟峰 +1 位作者 霍峥 郑丽珍 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2007年第z2期22-26,共5页

提出一种基于用户指导的多关系关联规则挖掘算法,对传统的关联规则挖掘方法进行拓展,借鉴元组ID传播的思想使多表间无需物理连接而能直接进行关联规则挖掘,并引入了用户指导的概念,提高了用户的满意程度及挖掘的效率和精确度.该算法能... 提出一种基于用户指导的多关系关联规则挖掘算法,对传统的关联规则挖掘方法进行拓展,借鉴元组ID传播的思想使多表间无需物理连接而能直接进行关联规则挖掘,并引入了用户指导的概念,提高了用户的满意程度及挖掘的效率和精确度.该算法能够直接支持关系数据库,且运行时间远远小于基于ILP技术的多关系关联规则挖掘算法. 展开更多

关键词 多关系数据挖掘 多关系关联规则 元组ID传播

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多关系数据分类方法综述 被引量：1

17

作者 彭珍 杨炳儒 +2 位作者 李冬艳 侯伟 宁顶利 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第34期35-39,共5页

多关系数据分类是多关系数据挖掘重要任务之一,它能够直接从多关系数据表中发现有效模式,比命题分类方法具有更大优势。根据知识表示形式及相关策略的不同将多关系数据分类分为归纳逻辑程序设计关系分类方法、图的关系分类方法和基于关... 多关系数据分类是多关系数据挖掘重要任务之一,它能够直接从多关系数据表中发现有效模式,比命题分类方法具有更大优势。根据知识表示形式及相关策略的不同将多关系数据分类分为归纳逻辑程序设计关系分类方法、图的关系分类方法和基于关系数据库的关系分类方法。着重论述了它们所采用的具体关系分类技术及其特点,对这些方法进行了对比,最后讨论了它们当前所面临的挑战性问题。 展开更多

关键词 多关系数据挖掘 关系分类 归纳逻辑程序设计 图 选择图 元组标识传播

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一种有效的多关系聚类算法 被引量：1

18

作者 邓左祥 李春贵 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2016年第4期133-137,共5页

研究多关系数据挖掘的聚类问题,提出一种有效的多关系聚类算法EMC.EMC算法的目标是提高聚类的准确率,并且降低运行时间.EMC算法首先利用元组ID传播的思想,计算两个对象之间的相似度,接着利用K中心点聚类算法,将对象划分成簇.实验表明,EM... 研究多关系数据挖掘的聚类问题,提出一种有效的多关系聚类算法EMC.EMC算法的目标是提高聚类的准确率,并且降低运行时间.EMC算法首先利用元组ID传播的思想,计算两个对象之间的相似度,接着利用K中心点聚类算法,将对象划分成簇.实验表明,EMC算法显著降低运行时间,并且提高聚类的准确率. 展开更多

关键词 多关系数据挖掘 聚类 元组ID传播 相似度 K中心点聚类算法

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一种无背景知识的多关系频繁模式发现算法研究 被引量：1

19

作者 胡健 张水平 《江西理工大学学报》 CAS 2008年第4期5-9,共5页

在无背景知识的面向数据的频繁模式发现研究中按照关系数据库概念重新定义了面向数据的多关系频繁模式发现任务和搜索空间.同时,使用了一个优化的精化算子构建搜索空间,这一精化算子一方面有效地利用了关系数据库隐含的数据模式特征,从... 在无背景知识的面向数据的频繁模式发现研究中按照关系数据库概念重新定义了面向数据的多关系频繁模式发现任务和搜索空间.同时,使用了一个优化的精化算子构建搜索空间,这一精化算子一方面有效地利用了关系数据库隐含的数据模式特征,从而能够自然地构建有趣形态的模式,另一方面能够在不过度限制搜索空间的情况下避免等价模式的产生.建立了一个候选模式评估共享计算策略,从而降低了方法评估阶段的时间复杂性.实验表明,所提出的MRFP-DA算法整体上具有良好的效率和可扩展性. 展开更多

关键词 多关系数据挖掘 频繁模式发现 优化精化算子

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一种多关系频繁模式挖掘算法 被引量：1

20

作者 邓左祥 刘连芳 +1 位作者 梁一平 周小平 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2009年第9期3285-3288,共4页

传统数据挖掘算法在处理多表时,需要物理连接,存在效率不高的问题。为了解决这一问题,提出了一种多关系频繁模式挖掘算法。该算法利用元组ID传播的思想,使多表间无须物理连接,就可以直接挖掘频繁模式。实验表明,此算法具有较高的效率。

关键词 多关系数据挖掘 频繁模式 元组ID传播

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