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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Markov逻辑网及其在文本分类中的应用 被引量：4

2

作者 张玉芳 黄涛 +1 位作者 艾东梅 熊忠阳 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2009年第10期2729-2732,共4页

介绍了M arkov逻辑网的理论模型、学习算法和推理算法,并将其应用于中文文本分类中。实验结合了判别式训练的学习算法,MC-SAT、吉布斯抽样和模拟退火等推理算法,结果表明基于M arkov逻辑网的分类方法能够取得比传统K邻近(KNN)分类算法... 介绍了M arkov逻辑网的理论模型、学习算法和推理算法,并将其应用于中文文本分类中。实验结合了判别式训练的学习算法,MC-SAT、吉布斯抽样和模拟退火等推理算法,结果表明基于M arkov逻辑网的分类方法能够取得比传统K邻近(KNN)分类算法更好的效果。 展开更多

关键词 统计关系学习 机器学习 MARKOV逻辑网 文本分类

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基于表示学习和语义要素感知的关系推理算法 被引量：12

3

作者 刘峤 韩明皓 +2 位作者 杨晓慧 刘瑶 吴祖峰 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2017年第8期1682-1692,共11页

基于知识表示的关系推理方法研究是近年来统计关系学习和知识图谱领域共同关注的热点.通过对当前流行的基于知识表示的推理模型进行比较,分析了现有模型所普遍采用的基本假设存在的不合理之处,即忽视了实体与关系在语义上的多样性.据此... 基于知识表示的关系推理方法研究是近年来统计关系学习和知识图谱领域共同关注的热点.通过对当前流行的基于知识表示的推理模型进行比较,分析了现有模型所普遍采用的基本假设存在的不合理之处,即忽视了实体与关系在语义上的多样性.据此提出了一种新的关系推理建模假设:实体对之间的每种关系反映的是两侧实体在某些特定方面的语义关联,通过对实体向量的语义方面要素进行选择性加权,可以实现对不同关系语义的表示和区分.根据该假设提出了一种新的关系推理建模方法,采用非线性变换的方法来解决表示学习中的语义分辨率问题.在公开数据集上的实验结果表明:所提出的算法对复杂关系类型和相关实体具有良好的语义区分能力,能有效提高知识图谱上的关系推理准确率,性能显著优于目前主流的相关工作. 展开更多

关键词 统计关系学习 关系推理 表示学习 知识图谱 多元关系数据挖掘

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马尔可夫逻辑网络研究 被引量：8

4

作者 徐从富 郝春亮 +1 位作者 苏保君 楼俊杰 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第8期1699-1713,共15页

马尔可夫逻辑网络是将马尔可夫网络与一阶逻辑相结合的一种统计关系学习模型,在自然语言处理、复杂网络、信息抽取等领域都有重要的应用前景.较为全面、深入地总结了马尔可夫逻辑网络的理论模型、推理、权重和结构学习,最后指出了马尔... 马尔可夫逻辑网络是将马尔可夫网络与一阶逻辑相结合的一种统计关系学习模型,在自然语言处理、复杂网络、信息抽取等领域都有重要的应用前景.较为全面、深入地总结了马尔可夫逻辑网络的理论模型、推理、权重和结构学习,最后指出了马尔可夫逻辑网络未来的主要研究方向. 展开更多

关键词 MARKOV逻辑网 统计关系学习 概率图模型 推理 权重学习 结构学习

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多关系数据挖掘研究综述 被引量：4

5

作者 张伟 杨炳儒 宋威 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第2期1-6,共6页

多关系数据挖掘是近年来快速发展的重要的数据挖掘领域之一。传统的数据挖掘方法只能完成单一关系中的模式发现,多关系数据挖掘能够从复杂结构化数据中发现涉及多个关系的复杂模式。该文综述了多关系数据挖掘的研究状况。首先分析了多... 多关系数据挖掘是近年来快速发展的重要的数据挖掘领域之一。传统的数据挖掘方法只能完成单一关系中的模式发现,多关系数据挖掘能够从复杂结构化数据中发现涉及多个关系的复杂模式。该文综述了多关系数据挖掘的研究状况。首先分析了多关系数据挖掘领域发生的原因和背景,其次总结了多关系数据挖掘研究的一般方法,然后介绍、分析了最具代表性的多关系数据挖掘算法。最后,总结了多关系数据挖掘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 掘归纳逻辑程序设计 多关系决策树 关系距离测度 多关系关联规则 统计关系学习

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基于双层随机游走的关系推理算法 被引量：14

6

作者 刘峤 韩明皓 +2 位作者 江浏祎 刘瑶 耿技 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第6期1275-1290,共16页

关系推理是知识库构建的关键技术之一,典型应用场景包括关系预测和实体链接等.关系推理研究的问题是如何利用知识库中已有的知识推理得到新的知识.当前主流知识库采用的推理模型包括潜在因子模型和随机游走模型.前者将实体和关系映射到... 关系推理是知识库构建的关键技术之一,典型应用场景包括关系预测和实体链接等.关系推理研究的问题是如何利用知识库中已有的知识推理得到新的知识.当前主流知识库采用的推理模型包括潜在因子模型和随机游走模型.前者将实体和关系映射到一个低维实数向量空间,通过向量相似度计算实现推理.后者基于一阶谓词逻辑进行实体间的关系推理,通过随机算法降低算法复杂度.比较而言,前者由于需要进行大规模矩阵运算而计算复杂度较高,后者则因为采用了随机采样方法,难以完全利用知识库中已有的结构化信息,而导致召回率较低.通过研究现有随机游走模型基本假设存在的问题,提出了两项新的推理建模假设.首先,以PRA为代表的随机游走模型采用关系单向性假设,将知识库中的实体关系三元组视为一阶Horn子句,将关系处理为主语和宾语间的偏序关系,该文提出的假设是,尽管实体间的关系从字面和句法上具有方向性,但关系所包含的信息对两侧实体而言具有语义上的双向性,允许关系推理算法利用从宾语到主语的逆向关系语义进行知识推理;其次,PRA算法采用一阶谓词逻辑进行推理,并通过引入一个随机采样机制来避免穷举搜索和提高计算速度,该文认为这是导致PRA算法及类似算法无法完全利用知识库中已有信息的一个主要原因,据此提出了一个新的假设,即知识库中特定关系子网的拓扑结构所包含的信息可以被利用来改善随机游走模型的关系推理结果,为验证上述假设的有效性,提出了一种基于双层随机游走策略的关系推理新算法,在WN18、FB15K和FB40K等公开数据集上的实验结果表明,该算法能够有效地提高基于随机游走的关系推理模型的准确性和召回率,性能显著优于当前主流的基于潜在因子模型的关系推理算法. 展开更多

关键词 关系推理 统计关系学习 知识库扩容 随机游走 路径排序算法 人工智能

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统计关系学习模型Markov逻辑网综述 被引量：7

7

作者 孙舒杨 刘大有 +1 位作者 孙成敏 黄冠利 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2007年第2期1-3,共3页

统计关系学习是人工智能研究的热点,在生物信息学、地理信息系统和自然语言理解等领域有着重要应用,Markov逻辑网是将Markov网与一阶逻辑相结合的一种全新的统计关系学习模型。介绍了Markov逻辑网的理论模型和学习方法,并探讨了目前存... 统计关系学习是人工智能研究的热点,在生物信息学、地理信息系统和自然语言理解等领域有着重要应用,Markov逻辑网是将Markov网与一阶逻辑相结合的一种全新的统计关系学习模型。介绍了Markov逻辑网的理论模型和学习方法,并探讨了目前存在的问题和研究方向。 展开更多

关键词 统计关系学习 一阶逻辑 MARKOV网 机器学习 MARKOV逻辑网

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Markov逻辑网在重复数据删除中的应用 被引量：3

8

作者 张玉芳 黄涛 +2 位作者 艾东梅 熊忠阳 唐蓉君 《重庆大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第8期36-41,共6页

为了解决和突破现阶段重复数据删除方法大多只能针对特定领域,孤立地解决问题的某个方面所带来的不足和局限,提出了基于Markov逻辑网的统计关系学习方法。该方法可以通过计算一个世界的概率分布来为推理服务,从而可将重复数据删除问题... 为了解决和突破现阶段重复数据删除方法大多只能针对特定领域,孤立地解决问题的某个方面所带来的不足和局限,提出了基于Markov逻辑网的统计关系学习方法。该方法可以通过计算一个世界的概率分布来为推理服务,从而可将重复数据删除问题形式化。具体采用了判别式训练的学习算法和MC-SAT推理算法,并详细阐述了如何用少量的谓词公式来描述重复数据删除问题中不同方面的本质特征,将Markov逻辑表示的各方面组合起来形成各种模型。实验结果表明基于Markov逻辑网的重复数据删除方法不但可以涵盖经典的Fellegi-Sunter模型,还可以取得比传统的基于聚类算法和基于相似度计算的方法更好的效果,从而为Markov逻辑网解决实际问题提供了有效途径。 展开更多

关键词 重复数据删除 MARKOV逻辑网 MARKOV网 统计关系学习 机器学习

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关系分类的学习界限研究 被引量：1

9

作者 王星 方滨兴 +2 位作者 张宏莉 何慧 赵蕾 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第11期2508-2521,共14页

在关系分类模型的学习过程中,目前还没有类似统计学习理论中学习界限的支撑.研究关系分类的学习界限显得尤为重要,为此,提出了一些适用于关系分类模型的学习界限.首先推导出在模型假设空间有限和无限情况下的学习界限.接着提出一个衡量... 在关系分类模型的学习过程中,目前还没有类似统计学习理论中学习界限的支撑.研究关系分类的学习界限显得尤为重要,为此,提出了一些适用于关系分类模型的学习界限.首先推导出在模型假设空间有限和无限情况下的学习界限.接着提出一个衡量关系模型关联数据能力的复杂性度量——关系维,并证明了该复杂度和关系模型的生长函数之间的关系,得到有限VC维和有限关系维下的学习界限.然后分析了该界限可学习和有意义的条件,并对界限的可行性进行了详细的分析.最后分析了基于马尔可夫逻辑网的传统学习界限和关系分类中的学习情况,实验结果表明,所提出的界限能够解释实际关系分类中遇到的一些问题. 展开更多

关键词 关系分类 统计关系学习 学习的界限

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基于后验概率的Markov逻辑网参数学习方法 被引量：3

10

作者 孙舒杨 刘大有 孙成敏 《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2006年第6期946-950,共5页

通过介绍统计关系学习方法Markov逻辑网的理论模型和参数学习方法,提出一种基于后验概率的参数估计方法,该方法采用正态先验分布,用伪似然概率替代似然概率,通过最大化伪后验概率来学习模型参数.实验结果表明,该方法能够有效地学出模型... 通过介绍统计关系学习方法Markov逻辑网的理论模型和参数学习方法,提出一种基于后验概率的参数估计方法,该方法采用正态先验分布,用伪似然概率替代似然概率,通过最大化伪后验概率来学习模型参数.实验结果表明,该方法能够有效地学出模型参数,且所得模型推理能力优于现有的参数学习方法. 展开更多

关键词 统计关系学习 一阶逻辑 MARKOV网 机器学习 MARKOV逻辑网

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基于Markov逻辑网的超文本分类 被引量：1

11

作者 张玉芳 孔润 +1 位作者 田源 熊忠阳 《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2011年第5期571-577,共7页

在传统的监督学习任务中,实体被认为是独立同分布的.然而,现实世界中实体之间通过复杂的方式相互关联.例如在超文本分类中,具有链接关系的页面之间高度相关.标准的分类方法是忽略实体之间的联系,对每个实体单独分类.本文将Markov逻辑网... 在传统的监督学习任务中,实体被认为是独立同分布的.然而,现实世界中实体之间通过复杂的方式相互关联.例如在超文本分类中,具有链接关系的页面之间高度相关.标准的分类方法是忽略实体之间的联系,对每个实体单独分类.本文将Markov逻辑网应用到超文本分类中,旨在改善这一问题.实验结果显示了采用Markov逻辑网模型要比采用K最邻近节点算法的分类效果好;同时将实体之间存在的联系用于学习和推理对于分类也有一定的贡献. 展开更多

关键词 MARKOV逻辑网 超文本分类 MARKOV网 统计关系学习

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基于遗传与粒子群算法的Markov逻辑网学习研究 被引量：1

12

作者 于鹏 刘大有 欧阳丹彤 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第B12期2551-2555,共5页

Markov逻辑网(MLN)是一种重要的统计关系模型,目前其学习问题主要采用确定性的优化方法,所求的解不够简洁、易陷入局部极值.针对这些问题,本文定义谓词模板、子句模板以缩小搜索空间,提出一种采用子句模板编码的遗传算法来学习MLN结构,... Markov逻辑网(MLN)是一种重要的统计关系模型,目前其学习问题主要采用确定性的优化方法,所求的解不够简洁、易陷入局部极值.针对这些问题,本文定义谓词模板、子句模板以缩小搜索空间,提出一种采用子句模板编码的遗传算法来学习MLN结构,并用粒子群算法学习MLN的权参数.文中设计了适应度函数和相应的遗传算子,保证算法不断向好的逻辑子句结构进化.理论分析与实验结果都表明本文的算法可以学习到较优解. 展开更多

关键词 统计关系学习 MARKOV逻辑网 谓词模板 子句模板 遗传算法 粒子群算法

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Markov逻辑网在链接预测中的应用

13

作者 张玉芳 孔润 +2 位作者 熊忠阳 田源 舒方俊 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第6期2154-2157,共4页

传统同类独立同概率分布的链接预测方法会带来很大的噪声,导致预测效果很差,将Markov逻辑网应用到链接预测中,旨在改善这一问题。Markov逻辑网是将Markov网与一阶逻辑结合的统计关系学习方法。利用Markov逻辑网构建关系模型,确定实体之... 传统同类独立同概率分布的链接预测方法会带来很大的噪声,导致预测效果很差,将Markov逻辑网应用到链接预测中,旨在改善这一问题。Markov逻辑网是将Markov网与一阶逻辑结合的统计关系学习方法。利用Markov逻辑网构建关系模型,确定实体之间是否存在链接关系以及当链接关系存在时预测此链接关系的类型。针对两个数据集的实验结果,显示了采用Markov逻辑网模型要比传统链接预测模型有更好的效果,进而为Markov逻辑网解决实际问题提供了依据。 展开更多

关键词 链接预测 MARKOV逻辑网 MARKOV网 统计关系学习 机器学习

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Markov逻辑网在基于信任的推荐系统中的应用

14

作者 熊忠阳 刘明 +2 位作者 王勇 张玉芳 唐蓉君 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第23期81-84,147,共5页

基于信任的推荐系统是利用信任的实体进行项目推荐,然而信任是一个复杂的概念,对信任进行传播和预测是一项重要的任务。提出了用一种统计关系模型——Markov逻辑网来表示信任的传递性质,讨论了Markov逻辑网的理论模型,通过其推理算法预... 基于信任的推荐系统是利用信任的实体进行项目推荐,然而信任是一个复杂的概念,对信任进行传播和预测是一项重要的任务。提出了用一种统计关系模型——Markov逻辑网来表示信任的传递性质,讨论了Markov逻辑网的理论模型,通过其推理算法预测信任关系,实验结果表明,在基于信任的推荐系统中Markov逻辑网方法比MoleTrust方法在推荐精度和解决冷用户问题上有更好的效果。 展开更多

关键词 MARKOV逻辑网 信任 推荐系统 统计关系学习

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RSILP模型若干问题的研究

15

作者 孙成敏 刘大有 孙舒杨 《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2007年第2期239-243,共5页

利用基于粗糙集理论的统计关系学习方法,解决了统计关系学习中归纳逻辑程序设计方法的不确定性问题,并改进了粗糙集结合归纳逻辑程序设计的系列模型,从而得到更加准确的模型体系定义.改进后的模型系列更合理完善.

关键词 统计关系学习 粗糙集 归纳逻辑程序设计 RSILP模型 VPRSILP模型

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关系马尔可夫网综述

16

作者 刘智祥 刘大有 +2 位作者 刘曜 高俊华 李景亮 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2008年第11期32-35,共4页

统计关系学习是人工智能领域一个新的研究方向。它通过概率推理模型与逻辑的结合,或概率推理模型与关系模式的结合,来达到更高的预测或分类的准确度。它在机器学习和数据挖掘领域具有广泛的应用前景。详细介绍了一种重要的统计关系模型... 统计关系学习是人工智能领域一个新的研究方向。它通过概率推理模型与逻辑的结合,或概率推理模型与关系模式的结合,来达到更高的预测或分类的准确度。它在机器学习和数据挖掘领域具有广泛的应用前景。详细介绍了一种重要的统计关系模型———关系马尔可夫网的理论模型,并总结关系马尔可夫网当前的研究现状,分析了关系马尔可夫网目前存在的问题以及未来的研究方向。 展开更多

关键词 关系马尔可夫网 统计关系学习 马尔可夫网 机器学习

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