一种从不完备关系数据中学习PRM的方法

作     者：李小琳 周志华 LI Xiao-Lin;ZHOU Zhi-Hua

作者机构：南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210093 

出 版 物：《软件学报》 (Journal of Software)

年 卷 期：2008年第19卷第1期

页      面：73-81页

核心收录：

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：Supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant Nos.60635030 60473046 (国家自然科学基金) the China Postdoctoral Science Foundation under Grant No.20060390921 (中国博士后科学基金) the Jiangsu Planned Projects for Postdoctoral Research Funds of China under Grant No.0601017B (江苏省博士后科研资助计划) 

主　　题：机器学习 关系学矾不完备数据 概率关系模型 最大似然树 进化计算 

摘      要：现有的关系学习研究都是基于完备数据进行的,而现实问题中,数据通常是不完备的.提出一种从不完备关系数据中学习概率关系模型(probabilistic relational models,简称PRMs)的方法——MLTEC(maximum likelihood tree and evolutionary computing method).首先,随机填充不完备关系数据得到完备关系数据.然后从每个随机填充后的数据样本中分别生成最大似然树并作为初始PRM网络,再利用进化过程中最好的网络结构反复修正不完备数据集,最后得到概率关系模型.实验结果显示,MLTEC方法能够从不完备关系数据中学习到较好的概率关系模型.