基于贝叶斯算法的中国人名识别 被引量：12

1

作者 周波 杨国纬 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2006年第4期998-1000,共3页

在常规的使用概率统计人名方法的基础上,提出了使用贝叶斯分类法识别句子中中国人名的方法。通过使用贝叶斯分类算法计算汉字串分别成为中国人名的概率和成为非中国人名的概率,可以有效地识别出汉语句子中的中国人名。该方法的识别公式... 在常规的使用概率统计人名方法的基础上,提出了使用贝叶斯分类法识别句子中中国人名的方法。通过使用贝叶斯分类算法计算汉字串分别成为中国人名的概率和成为非中国人名的概率,可以有效地识别出汉语句子中的中国人名。该方法的识别公式简单,并且具有一定的学习能力,在与其他一些辅助技术结合起来的情况下,可以获得比较好的中国人名识别效果。 展开更多

关键词 汉语分词 中国人名识别 贝叶斯分类法

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数据挖掘中分类算法分析与量化研究 被引量：8

2

作者 张原 高向阳 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第6期718-722,共5页

采用交叉验证方法对C4.5、Bayesian置信网络、序贯最小优化(SMO)3种主流数据挖掘分类算法进行了实验分析,分别得出了在相同训练、测试样本数据下3种算法建立模型所需时间、分类准确性、覆盖率及margin曲线。分析了训练样本数量对3种算... 采用交叉验证方法对C4.5、Bayesian置信网络、序贯最小优化(SMO)3种主流数据挖掘分类算法进行了实验分析,分别得出了在相同训练、测试样本数据下3种算法建立模型所需时间、分类准确性、覆盖率及margin曲线。分析了训练样本数量对3种算法的不同影响,为使用者在不同的样本质量下选择相应的分类算法提供理论和实验依据。 展开更多

关键词 数据挖掘 分类算法 训练样本 margin曲线

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关系学习中贝叶斯分类算法的比较研究 被引量：6

3

作者 王晶 张春英 《河北理工大学学报（自然科学版）》 CAS 2011年第1期91-94,共4页

数据分类是数据挖掘的主要内容之一,通过分析训练数据样本,产生关于类别的精确描述。贝叶斯分类是数据挖掘领域中一种常用的有效分类方法。在关系学习中,贝叶斯分类算法有很多种,对这些算法进行总结、比较,指出其优点与不足,对提高分类... 数据分类是数据挖掘的主要内容之一,通过分析训练数据样本,产生关于类别的精确描述。贝叶斯分类是数据挖掘领域中一种常用的有效分类方法。在关系学习中,贝叶斯分类算法有很多种,对这些算法进行总结、比较,指出其优点与不足,对提高分类效率有很大帮助。本文对已有的关系学习中贝叶斯分类算法作了详细的比较,并进行归纳总结。在单关系学习中重点介绍了几种基于粗糙集的贝叶斯分类器和加权贝叶斯分类算法,并分析了各种方法的模型、权值确定方法、优缺点及进一步工作方向。在多关系学习中主要比较了几种基于语义关系图的贝叶斯分类算法,重点介绍了MI-MRNBC模型。最后对本文工作进行了总结与展望,提出进一步工作方向是研究基于粗糙集的多关系贝叶斯分类算法。 展开更多

关键词 关系学习 贝叶斯分类算法 单关系 多关系 语义关系图

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基于大规模在线开放课程的学习者模型的设计与实现 被引量：7

4

作者 黄丹霞 刘欣欣 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第A02期327-330,共4页

针对大规模在线开放课程(MOOC)学生对学习过程参与不足、缺乏个性化的学习指导等问题,提出利用智能教学系统的学习者模型的方法,构建MOOC学习者模型。首先针对MOOC平台收集的学习行为数据的特点,选取学习者特征;然后,基于贝叶斯网络构... 针对大规模在线开放课程(MOOC)学生对学习过程参与不足、缺乏个性化的学习指导等问题,提出利用智能教学系统的学习者模型的方法,构建MOOC学习者模型。首先针对MOOC平台收集的学习行为数据的特点,选取学习者特征;然后,基于贝叶斯网络构建知识跟踪模型,基于经验概率设置模型参数,并在模型中引入问题的难度;最后,定义学生态度积极性特征,基于分类算法构建学习态度跟踪模型。在MOOC数据集上对模型进行实验,对比了不同贝叶斯知识跟踪模型预测的准确率,当采用逻辑回归算法作为学生态度积极性分类算法时,可较准确地预测学习态度。实验结果表明,该学习者模型具备一定的对学生的知识水平和态度进行分析的能力。 展开更多

关键词 大规模在线开放课程 智能教学系统 学习者模型 贝叶斯网络 分类算法 逻辑回归

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基于变分贝叶斯的数据分类算法 被引量：6

5

作者 张文倩 王瑛 +1 位作者 张红梅 宋增杰 《空军工程大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2017年第2期89-94,共6页

随着互联网技术的高速发展,数据库的规模和复杂度不断增长,传统的分类方法已经不能满足复杂数据的分类需求,针对此类问题,提出了一种基于变分贝叶斯的数据分类算法。该算法在传统贝叶斯推断上引入变分近似理论,结合最大期望算法思想,利... 随着互联网技术的高速发展,数据库的规模和复杂度不断增长,传统的分类方法已经不能满足复杂数据的分类需求,针对此类问题,提出了一种基于变分贝叶斯的数据分类算法。该算法在传统贝叶斯推断上引入变分近似理论,结合最大期望算法思想,利用统计物理中的平均场理论,并以混合高斯模型为例进行了实验仿真。实验结果证明,随机生成数据在经过382次迭代后,能明显看出由3组高斯模型混合而成,似然函数的下界随迭代次数增加不断上升,在350次迭代后曲线与预想一样趋于平缓,并且在误差允许的范围内得到接近真实数据的均值和逆协方差矩阵,实现其分类处理。在保证高精度的要求下计算速度更快、效率更高、更符合实际工程的应用背景。 展开更多

关键词 变分贝叶斯 分类算法 最大期望算法

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基于时域特征的电力感知数据频繁项查询

6

作者 汪江 温炜 《自动化仪表》 CAS 2023年第12期80-84,共5页

电力感知数据是一种时间序列数据。电力系统在运行中产生大量的数据,导致在查询数据频繁项时的系统负载大、查询效率低。为了提高电网电能传输质量,对基于时域特征的电力感知数据频繁项查询方法进行了研究。构建电力系统拓扑结构,预测... 电力感知数据是一种时间序列数据。电力系统在运行中产生大量的数据,导致在查询数据频繁项时的系统负载大、查询效率低。为了提高电网电能传输质量,对基于时域特征的电力感知数据频繁项查询方法进行了研究。构建电力系统拓扑结构,预测其运行状态。根据电网的纵向连续性和横向连续性,定向采集传输活跃的电力感知数据。以三轴加速度相同的两个滑动窗口为目标区域,提取电力感知数据的时域特征。将提取的时域特征输入到贝叶斯分类算法中,使用贝叶斯分类器进行分类。考虑由谐波震颤效应导致的逻辑疏密性下降问题,通过锁定频次占比较大的类别区间,实现电力感知数据频繁项查询。试验结果表明,所提方法的查全率高于97%、查询的电力感知数据在180个以上、时间开销为5 ms、内存开销为10 MB。该方法可有效提升电力感知数据频繁项的查询性能和查询效率,提高电网电能传输质量。 展开更多

关键词 电力感知数据 能量管理系统 时域特征 贝叶斯分类算法 频繁项查询 谐波震颤效应

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一种基于类支持度的增量贝叶斯学习算法 被引量：4

7

作者 丁厉华 张小刚 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第22期218-219,222,共3页

介绍增量贝叶斯分类器的原理,提出一种基于类支持度的优化增量贝叶斯分类器学习算法。在增量学习过程的样本选择问题上,算法引入一个类支持度因子λ,根据λ的大小逐次从测试样本集中选择样本加入分类器。实验表明,在训练数据集较小的情... 介绍增量贝叶斯分类器的原理,提出一种基于类支持度的优化增量贝叶斯分类器学习算法。在增量学习过程的样本选择问题上,算法引入一个类支持度因子λ,根据λ的大小逐次从测试样本集中选择样本加入分类器。实验表明,在训练数据集较小的情况下,该算法比原增量贝叶斯分类算法具有更高的精度,能大幅度减少增量学习样本优选的计算时间。 展开更多

关键词 贝叶斯分类器 分类算法 增量学习

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基于粗糙集贝叶斯分类算法的综合能耗特征识别研究 被引量：3

8

作者 罗婷 刘莹莹 《机电工程技术》 2020年第11期151-153,共3页

如何从用户能耗数据中准确地挖掘出有价值的信息一直是电力行业的研究热点,而贝叶斯分类算法则是机器学习和数据挖掘研究领域中常用的数据处理方法之一。此方法具有简单、高效以及分类效果稳定的优点,而且可以建立可对数据库中给定类别... 如何从用户能耗数据中准确地挖掘出有价值的信息一直是电力行业的研究热点,而贝叶斯分类算法则是机器学习和数据挖掘研究领域中常用的数据处理方法之一。此方法具有简单、高效以及分类效果稳定的优点,而且可以建立可对数据库中给定类别的数据记录进行映射的模型以及可描述能耗数据以预测趋势的模型,从而为用户综合能耗特征识别提供有效的解决方案。但是传统的贝叶斯分类算法的分类精度较低,往往不能满足其他对于分类精度有着高要求的研究需求。基于这种情况,通过构建扩展模型,设计了基于粗糙集理论的贝叶斯分类算法,从而满足用户综合能耗特征识别中对于分类精度的需求。最后,通过直接的实验结果来验证基于粗糙集贝叶斯分类算法的综合能耗特征识别可以在很大程度上提高分类精度。 展开更多

关键词 粗糙集 贝叶斯分类算法 特征识别 分类精度

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一种贝叶斯网络分类器集群式参数学习的降噪算法 被引量：2

9

作者 王中锋 王志海 付彬 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2010年第4期508-515,共8页

文中首先分析降噪集成算法采用的样本置信度度量函数的性质,阐述此函数不适合处理多类问题的根源.进而设计更有针对性的置信度度量函数,并基于此函数提出一种增强型降噪参数集成算法.从而使鉴别式贝叶斯网络参数学习算法不但有效地抑止... 文中首先分析降噪集成算法采用的样本置信度度量函数的性质,阐述此函数不适合处理多类问题的根源.进而设计更有针对性的置信度度量函数,并基于此函数提出一种增强型降噪参数集成算法.从而使鉴别式贝叶斯网络参数学习算法不但有效地抑止噪声影响,而且避免分类器的过度拟合,进一步拓展采用集群式学习算法的鉴别式贝叶斯网络分类器在多类问题上的应用.最后,实验结果及其统计假设检验分析充分验证此算法比目前的集群式贝叶斯网络参数学习方法得到的分类器在性能上有较显著提高. 展开更多

关键词 机器学习 贝叶斯网络 集群式学习 BOOSTING算法 分类算法

原文传递

属性值加权的一依赖估测器模型分类算法研究 被引量：2

10

作者 余良俊 甘胜丰 范正薇 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2020年第11期315-320,共6页

分类问题是数据挖掘和机器学习领域研究的重点问题,贝叶斯网络模型因其简单高效的特点而广泛应用于分类问题。一依赖估测器(ODE)模型作为半监督学习贝叶斯网络模型中的经典模型,受到研究人员的广泛关注。现有的ODE模型分类器在进行分类... 分类问题是数据挖掘和机器学习领域研究的重点问题,贝叶斯网络模型因其简单高效的特点而广泛应用于分类问题。一依赖估测器(ODE)模型作为半监督学习贝叶斯网络模型中的经典模型,受到研究人员的广泛关注。现有的ODE模型分类器在进行分类判别时,未考虑不同的属性节点作为根节点时对分类过程的贡献不同,为此,将ODE模型分类器与属性值加权方法相结合并提出MI-ODE算法。采用相互信息(MI)度量属性根节点的属性值与类变量之间的依赖关系并作为ODE模型的权值,对ODE分类器模型进行属性值加权平均。将MI-ODE算法应用于现实分类问题的36个标准数据集,结果表明,相比于NB算法、AODE算法与TAN算法,该算法的分类性能更优。 展开更多

关键词 贝叶斯网络 一依赖估测器 分类算法 结构扩展 属性值加权

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改进贝叶斯分类算法的MapReduce并行调度算法 被引量：2

11

作者 梁宇轩 邢永山 张千 《物探化探计算技术》 CAS CSCD 2017年第3期411-415,共5页

在分析作业划分及现有调度策略的基础上,提出了改进贝叶斯分类算法的作业调度策略,对贝叶斯分类调度算法及MapReduce默认调度方式处理大规模数据时面临的问题进行了阐述,详细地介绍了该改进算法的具体思路和整体流程,描述了该改进算法... 在分析作业划分及现有调度策略的基础上,提出了改进贝叶斯分类算法的作业调度策略,对贝叶斯分类调度算法及MapReduce默认调度方式处理大规模数据时面临的问题进行了阐述,详细地介绍了该改进算法的具体思路和整体流程,描述了该改进算法的具体实现,分析了该调度算法相对其它调度算法的优势。通过实验验证采用改进的贝叶斯调度算法与常用调度算法执行速度进行比较,取得了较好的效果。 展开更多

关键词 贝叶斯分类算法 MAPREDUCE 地震资料处理 并行调度

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贝叶斯分类算法和非线性统计在安徽省宣州区农村剩余劳动力研究中的应用 被引量：1

12

作者 张宇 《华东经济管理》 2003年第3期10-12,共3页

本文运用了非线性回归预测理论和数据挖掘中贝叶斯分类算法,通过第五次全国人口普查及专题调查资料,对宣州区农村劳动力现状及转移状况进行建模和预测。根据此模型,本文提出了适合农村劳动力就业及转移的途径。

关键词 贝叶斯分类算法 非线性统计 安徽省宣州区 农村 剩余劳动力 数据挖掘 就业 劳动力转移

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基于贝叶斯分类算法的客户流失分析模型研究 被引量：2

13

作者 郭凯明 《电脑知识与技术》 2008年第12Z期2251-2252,2255,共3页

客户关系管理以客户为中心,通过再造企业组织体系和优化业务流程,展开系统的客户研究,最大程度地改善、提高了整个客户关系生命周期的绩效,从而提高客户的满意度和忠诚度,提高运营效率和利润收益。该文研究和探讨了客户关系管理系统开... 客户关系管理以客户为中心,通过再造企业组织体系和优化业务流程,展开系统的客户研究,最大程度地改善、提高了整个客户关系生命周期的绩效,从而提高客户的满意度和忠诚度,提高运营效率和利润收益。该文研究和探讨了客户关系管理系统开发的技术环节及实现过程,并对基于贝叶斯分类算法的客户流失分析模型的建立进行了分析。 展开更多

关键词 贝叶斯分类算法 数据挖掘 客户关系管理

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基于分类算法的互联网招聘岗位申请率预测分析

14

作者 李佳容 《山东纺织经济》 2022年第12期17-19,29,共4页

随着大数据及网络科技的不断发展,互联网招聘成为招聘的一种重要方式,而如何为求职者合理提供职位等需求都是网上招聘的难题所在。为解决这一现实问题,文章从申请岗位数据推荐需求出发,基于数据挖掘和机器学习中的分类算法,依托python技... 随着大数据及网络科技的不断发展,互联网招聘成为招聘的一种重要方式,而如何为求职者合理提供职位等需求都是网上招聘的难题所在。为解决这一现实问题,文章从申请岗位数据推荐需求出发,基于数据挖掘和机器学习中的分类算法,依托python技术,设计与建立了由描述接近度、城市匹配度、一般工龄等指标与是否岗位申请率关联的预测模型,并对各个算法的预测准确率与可伸缩性进行分析和比较。试验结果表明,朴素贝叶斯算法具有较好的分类速度和分类效果,能更好地分析出数据中影响求职者选择岗位的因素,预测招聘岗位的申请率,为用人单位提供优质信息,缩短了筛选时间,提升了用户体验。 展开更多

关键词 朴素贝叶斯 分类算法 预测分析 机器学习 互联网招聘

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基于Hadoop的维吾尔文文本分类 被引量：1

15

作者 艾比布拉.阿不拉 马振 +1 位作者 哈力旦.阿布都热依木 吴冰冰 《计算机工程与设计》 北大核心 2018年第8期2500-2504,共5页

针对维吾尔文组词算法在文本分类中的分类性能不高,以及处理海量数据困难等问题,提出一种改进维吾尔文组词算法(DM),并设计一种基于Hadoop和改进维吾尔文组词算法的文本分类模型。对文本进行分段式处理,对每段分别采用DM组词算法,利用Ma... 针对维吾尔文组词算法在文本分类中的分类性能不高,以及处理海量数据困难等问题,提出一种改进维吾尔文组词算法(DM),并设计一种基于Hadoop和改进维吾尔文组词算法的文本分类模型。对文本进行分段式处理,对每段分别采用DM组词算法,利用MapReduce编程模型实现该算法的并行化设计,结合Mahout贝叶斯分类算法进行文本分类,实验结果表明,该模型具有较好的分类结果。 展开更多

关键词 Hadoop分布式系统 文本分类 维吾尔文 DM组词算法 Mahout分布式项目 贝叶斯分类算法

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基于机器学习的UGC数据分析模型及应用实践 被引量：1

16

作者 王涛 周艺雯 《微型电脑应用》 2021年第6期174-177,共4页

基于UGC的在线评论是一种用户在虚拟电商平台上浏览商品后产生的行为数据。对这些评论数据进行文本情感分析,不仅给消费者提供参考,还可以帮助商家改进服务质量。通过爬取携程网的民宿房源数据及评论,通过Word2vec主题聚类分出主题中心... 基于UGC的在线评论是一种用户在虚拟电商平台上浏览商品后产生的行为数据。对这些评论数据进行文本情感分析,不仅给消费者提供参考,还可以帮助商家改进服务质量。通过爬取携程网的民宿房源数据及评论,通过Word2vec主题聚类分出主题中心词并确定主题属性字典,结合朴素贝叶斯分类算法进行情感分析,分析了由于实际场景中产品评分与真实评价不一致而导致产生了用户评分虚高的问题,并通过数据可视化方法展示了其因果关系。 展开更多

关键词 文本挖掘 网络爬虫 Word2vec 贝叶斯分类算法 情感分析

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基于概率算法自适应更新背景的运动车辆检测 被引量：1

17

作者 娄路 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第25期243-248,共6页

交通流量检测是智能交通系统中的一个重要研究方向和热点问题,基于视频的车辆检测是交通流量采集分析的核心技术,它为交通流量参数的实时获取提供了可能。为实现在复杂交通视频场景中实时准确检测各类的运动车辆,在研究传统背景差分算... 交通流量检测是智能交通系统中的一个重要研究方向和热点问题,基于视频的车辆检测是交通流量采集分析的核心技术,它为交通流量参数的实时获取提供了可能。为实现在复杂交通视频场景中实时准确检测各类的运动车辆,在研究传统背景差分算法的缺点的工作基础上,提出一个自适应的贝叶斯概率背景检测算法,进而完成了较准确的运动车辆分类检测。实验结果表明该方法具有高效实时的特点,能够较准确地实现复杂交通路面的背景提取和运动车辆的检测,具有良好的鲁棒性。 展开更多

关键词 交通流量采集 背景提取 贝叶斯算法 运动车辆检测与跟踪

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数据挖掘技术在雾霾天气数据处理中的应用研究 被引量：1

18

作者 罗琪 《自动化与仪器仪表》 2015年第12期12-13,共2页

分析了贝叶斯分类算法在雾霾天气数据挖掘中的应用,阐述了数据挖掘的四个过程及朴素贝叶斯分类算法的步骤,提出了算法的分类预测流程,最后选取我国2014年的雾霾天气监测数据,对提出的数据挖掘算法进行验证。实验结果表明:该算法的精确... 分析了贝叶斯分类算法在雾霾天气数据挖掘中的应用,阐述了数据挖掘的四个过程及朴素贝叶斯分类算法的步骤,提出了算法的分类预测流程,最后选取我国2014年的雾霾天气监测数据,对提出的数据挖掘算法进行验证。实验结果表明:该算法的精确度较高。 展开更多

关键词 数据挖掘技术 雾霾天气 贝叶斯分类算法

原文传递

一种简单的流式数据动态分类算法

19

作者 马瑞民 邹会文 王浩畅 《大庆石油学院学报》 CAS 北大核心 2009年第2期103-105,120,共4页

针对篮球比赛中各项流式数据,利用数据流的概念离散化预处理并结合改进的朴素贝叶斯分类算法及阈值方法,在有限的内存中设计出一种动态的分类挖掘,即设立最小有用信息阈值删除垃圾信息;在信息属于可用信息的情况下,利用阈值从连续的数... 针对篮球比赛中各项流式数据,利用数据流的概念离散化预处理并结合改进的朴素贝叶斯分类算法及阈值方法,在有限的内存中设计出一种动态的分类挖掘,即设立最小有用信息阈值删除垃圾信息;在信息属于可用信息的情况下,利用阈值从连续的数据流中对数据进行分类并发现新类.实验表明该方法的正确性和有效性. 展开更多

关键词 数据流 数据预处理 动态分类 阈值 朴素贝叶斯分类算法

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比特流协议分类模型

20

作者 刘渊 周洪川 +1 位作者 张俊娇 张凤荔 《计算机工程与设计》 北大核心 2016年第9期2321-2326,共6页

针对比特流协议分类困难的问题,提出一种比特流协议分类模型,该模型只利用比特流的物理取值和统计特性,不考虑协议中各个部分的语法、语义等信息来进行协议的分类。将比特流协议进行进制转换、数据单元切分、对数据单元进行词频统计,得... 针对比特流协议分类困难的问题,提出一种比特流协议分类模型,该模型只利用比特流的物理取值和统计特性,不考虑协议中各个部分的语法、语义等信息来进行协议的分类。将比特流协议进行进制转换、数据单元切分、对数据单元进行词频统计,得到对应比特流流协议的数据单元频率统计图;使用基于贝叶斯理论设计的机器学算法对其进行学习,得到分类模型,将分类模型用于实际的协议分类。基于林肯实验室公布的数据集测试结果表明,该模型能较好地对比特流协议进行分类,正确率高,运行稳定、速度快。 展开更多

关键词 比特流 协议分类 协议识别 贝叶斯理论 分类算法

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