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贝叶斯网络的建造及其在数据采掘中的应用  
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【英文篇名】 Construction and applications in data mining of bayesian networks
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【作者】 林士敏; 田凤占; 陆玉昌;
【英文作者】 LIN Shimin; TIAN Fengzhan; LU Yuchang(The State Key Laboratory of Intelligent Technology and System; Department of Computer Science and Technology; Tsinghua University; Beijing 100084; China);
【作者单位】 清华大学计算机科学与技术系;
【文献出处】 清华大学学报(自然科学版) , Journal of Tsinghua University(Science and Technology), 编辑部邮箱 2001年 01期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 Bayesian网络; 数据采掘; 知识发现; 机器学习;
【英文关键词】 Bayesian Networks; data mining; knowledge discovery; machine learn(;
【摘要】 贝叶斯 (Bayesian)网络近年成为数据采掘引人注目的研究方向。通过剖析 Bayesian网络的结构和建造步骤 ,着重讨论用 Bayesian方法从先验信息和样本数据进行学习以确定网络的结构和概率分布的基本方法 ,分析 Bayesian网络学习的特点 ,探讨 Bayesian网络的适用性。与数据采掘的其它方法相比 ,Bayesian网络的优点是可以综合先验信息和样本信息 ,这在样本难得时特别有用 ;可以发现数据之间的因果关系 ,适合于处理不完整数据集 ,这是其它模型难以做到的。其缺点是计算开销较大 ;确定合理的先验密度比较困难 ;如何判定实际问题是否满足所要求的假设 ,没有现成的规则
【英文摘要】 Bayesian network approaches have become an important research direction in Data Mining. This paper discusses the structure and the construction of Bayesian networks, emphasizing the basic methods for learning the structure and probabilities of Bayesian networks from prior knowledge and sample data. Compared with other approaches used for data mining, Bayesian networks can combine prior knowledge with observed data, which is very important when data is scarce or very expensive. Moreover, Bayesian networks...
【基金】 国家自然科学基金资助项目!(79990 5 80 ); 清华大学信息工程学院基金资助
【分类号】 TP182
【正文快照】 80年代,Bayesian网络成功地应用于专家系统,成为表示不确定性知识和推理的一种流行的方法。近几年研究者们进一步研究直接从数据中学习并生成Bayesian网络的方法[1,2],包括Bayesian方法、类Bayesian方法和非Bayesian方法,为Bayesian网络用于数据采掘和知识发现开辟了道路。这些

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