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【作者】 李刚;
【导师】 童頫;
【学位授予单位】 中国科学院软件研究所;
【学科专业名称】 计算机软件与理论
【学位年度】 2001
【论文级别】 博士
【网络出版投稿人】 中国科学院软件研究所
【网络出版投稿时间】 2001-08-29
【基金】 国家自然科学基金
【关键词】 图模型; 有向图模型; 知识发现; 概率依赖关系; 计算智能;
【英文关键词】 Graphical Model; Directed Graphical Model; Knowledge Discovery; Probabilistic Dependency Relation; Computational Intelligence;
【中文摘要】 作为概率论和图论相结合的产物,图模型理论为解决应用数学和工程中的 不确定性、复杂性问题提供了直观而自然的方法。近年来它逐步成为数据发掘 与知识发现领域中一个不容忽视的方向。根据“基于有向图模型的知识发现” 框架,本文研究图模型在知识发现领域的应用理论基础,包括离散化预处理、 结构学习、参数学习、模型解释等四个方面。 首先,本文分别提出了连续数值属性的无监督离散化算法和有监督离散化 算法。无监督离散化算法基于混合概率模型,它能够在缺少先验知识和参考属 性时自动离散化数值区间:首先建立属性值的混合概率模型,然后采用EM算 法来确定该模型的参数,最后利用贝叶斯因子寻求最佳区间数目。有监督离散 化算法-力权信息损耗离散化算法,是决策树离散化算法的一种扩展,...
【英文摘要】 Graphical model is developed by the integration of probability theory with graph theory. It provides a natural tool for dealing with two problems, uncertainty and complexity, in applied mathematics and engineering. In particular, it plays an increasingly important role in the field of Data Mining and knowledge Discovery. This paper presents an in-depth exploration of both theoretical and practical issues related to Graphical Model for KDD, including discretization...

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