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贝叶斯决策树在英文现在分词词性识别中的应用

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计算机应用 2009年第9期29卷 2571-2574页

作者：徐哲刘循四川大学计算机学院成都610064

针对英文现在分词词性标注这一特定问题存在的难点分析了隐马尔可夫模型(HMM)的不足,提出了贝叶斯决策树模型。对一个已经标注好的语料库进行统计,运用决策树C4.5算法从单边条件和双边条件两个方面对英语现在分词的三种词性进行合理的... 详细信息

针对英文现在分词词性标注这一特定问题存在的难点分析了隐马尔可夫模型(HMM)的不足,提出了贝叶斯决策树模型。对一个已经标注好的语料库进行统计,运用决策树C4.5算法从单边条件和双边条件两个方面对英语现在分词的三种词性进行合理的分类消歧。对于双边条件下仍然存在歧义的情况,用贝叶斯最小风险对决策树改进,用标注好的语料库对模型进行训练。最后,采用一个未经过标注的语料库进行测试,取得了非常好的效果,证明了模型的优越性。

关键词：分类消歧贝叶斯决策树隐马尔可夫模型

基于贝叶斯决策树算法的医疗设备TPM管理模式构建与价值研究

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中国医学装备 2022年第9期19卷 123-127页

作者：罗玉琪俞侃斌迟嘉伟孟申复旦大学附属妇产科医院采购中心上海200030

目的:基于贝叶斯决策树算法评估医疗设备故障风险,探讨全面生产维护(TPM)管理模式在医疗设备管理中的应用价值。方法:选取医院临床在用的医疗设备,按照管理模式不同将其分为对照组(539台)和观察组(571台),对照组采用常规管理模式;观察... 详细信息

目的:基于贝叶斯决策树算法评估医疗设备故障风险,探讨全面生产维护(TPM)管理模式在医疗设备管理中的应用价值。方法:选取医院临床在用的医疗设备,按照管理模式不同将其分为对照组(539台)和观察组(571台),对照组采用常规管理模式;观察组采用TPM管理模式,从医疗设备的7项属性构建故障概率分类模型,制定TPM管理路径,采用戴明环进行质量控制管理。自制调研问卷调研两组设备服务质量,对比维修质量及运行质量的差异。结果:观察组设备的使用规范度、维护有效率、维修及时性和质检合格率高于对照组,差异有统计学意义(t=3.159,t=4.674,t=2.384,t=3.473;P贝叶斯决策树算法的TPM管理模式能够有效区分不同医疗设备的故障风险,提高设备维修管理的规范性和实效性,降低设备故障发生率。

关键词：贝叶斯决策树全面生产维护管理(TPM) 故障概率预防维护质量检测

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贝叶斯决策树在客户流失预测中的应用

计算机工程与应用 2014年第7期50卷 125-128,189页

作者：尹婷马军覃锡忠贾振红新疆大学信息科学与工程学院乌鲁木齐830046 中国移动通信集团新疆有限公司乌鲁木齐830063

针对电信企业客户流失问题,提出采用贝叶斯决策树算法的预测模型,将贝叶斯分类的先验信息方法与决策树分类的信息熵增益方法相结合,应用到电信行业客户流失分析中,分别将移动公司的客户数据以及UCI数据纳入到模型中得出相应的结果。加... 详细信息

针对电信企业客户流失问题,提出采用贝叶斯决策树算法的预测模型,将贝叶斯分类的先验信息方法与决策树分类的信息熵增益方法相结合,应用到电信行业客户流失分析中,分别将移动公司的客户数据以及UCI数据纳入到模型中得出相应的结果。加入贝叶斯节点弥补决策树不能处理缺失值以及二义性数据的缺点。检验结果表明,基于贝叶斯推理的决策树算法在牺牲了较小的训练时间与分类时间的情况下,得到了比仅基于决策树算法更高的覆盖率与命中率。

关键词：数据挖掘贝叶斯决策树客户流失熵函数

贝叶斯决策树在电信企业客户流失预测中的应用

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贝叶斯决策树在电信企业客户流失预测中的应用

作者：尹婷新疆大学

学位级别：硕士

在数据库技术广泛应用的今天，如何从大量数据中提取人们事先未知的有效信息已成为各行各业倍加关注的热点。目前，国内外众多学者更多的致力于数据挖掘技术在实践中的应用研究。在竞争激烈的IT市场中，企业获得新客户的成本不断上升... 详细信息

在数据库技术广泛应用的今天，如何从大量数据中提取人们事先未知的有效信息已成为各行各业倍加关注的热点。目前，国内外众多学者更多的致力于数据挖掘技术在实践中的应用研究。在竞争激烈的IT市场中，企业获得新客户的成本不断上升。因此保持原有客户，防止老客户的流失也更有意义。数据挖掘从电信企业产生的大量数据中发现可能流失的用户。使得决策者能够针对不同类型的用户采取不同的营销策略，并最终挽留客户，在市场竞争中领先。本论文主要完成的工作如下：（1）本文重点分析和研究了数据挖掘算法中的经典算法决策树，给出了决策树的提取规则和理论依据，分析与比较了结合贝叶斯算法的决策树算法和其他数据挖掘算法的优缺点。（2）基于Weka平台知识自动获取，遵守CRISP-DM过程建立预测模型。（3）以该理论模型为基础，使用移动公司客户数据和UCI数据。实现客户流失预测功能并提取主要流失规则，对电信企业提出有用的挽留建议。结果表明，本文算法在牺牲了较小的训练时间与分类时间的情况下，得到了比单纯决策树以及其他数据挖掘算法更高的覆盖率与命中率。且贝叶斯决策树算法图形直观，易于理解，具有一定的理论意义和实用价值。

关键词：数据挖掘 ID3 C4.5 贝叶斯决策树客户流失 Weka平台

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贝叶斯决策树方法在招生数据挖掘中的应用

计算机技术与发展 2016年第4期26卷 114-118页

作者：黄春华陈忠伟李石君武汉大学计算机学院湖北武汉430072 广西英华国际职业学院工信学院广西钦州535000

文中首先简单介绍了贝叶斯决策树方法的基本思想,该方法结合了贝叶斯分类的先验信息方法和决策树分类的信息增益方法的优点,加入贝叶斯节点弥补了决策树不能处理具有二义性或存在缺失值数据的缺点。在此基础上,文中设计了一种基于朴素... 详细信息

文中首先简单介绍了贝叶斯决策树方法的基本思想,该方法结合了贝叶斯分类的先验信息方法和决策树分类的信息增益方法的优点,加入贝叶斯节点弥补了决策树不能处理具有二义性或存在缺失值数据的缺点。在此基础上,文中设计了一种基于朴素贝叶斯方法和ID3算法的贝叶斯决策树算法——NBDT-ID3算法,并给出了该算法的设计及分析过程。然后将该算法应用到高职招生数据挖掘中,对新生报到情况进行分析与预测,并在Matlab环境下进行了实验验证。实验结果表明,NBDT-ID3算法在付出一定时间代价的情况下,不仅可以获得更高的分类精度,而且在处理二义性、不完整或不一致数据方面具有更好的效果。

关键词：数据挖掘贝叶斯决策树分类招生数据报到预测

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基于贝叶斯决策树的医学图像分类方法研究

哈尔滨师范大学自然科学学报 2008年第1期24卷 57-60,68页

作者：赵凤霞谢福鼎辽宁师范大学中国科学院

随着PACS系统在我国各医院的普及,PACS数据库中存储了大量的医学图像信息,如何把这些图像进行分类来提供相似病例图片,从而为临床诊断提供辅助帮助已成为研究热点.关于医学图像的分类,已有很多学者从不同方面用不同方法进行了研究.本文... 详细信息

随着PACS系统在我国各医院的普及,PACS数据库中存储了大量的医学图像信息,如何把这些图像进行分类来提供相似病例图片,从而为临床诊断提供辅助帮助已成为研究热点.关于医学图像的分类,已有很多学者从不同方面用不同方法进行了研究.本文使用贝叶斯决策树的方法对PACS数据库进行教据挖掘,实现医学图片的分类.贝叶斯决策树不仅能够提高分类的准确率,而且能够处理不一致,不完整数据等"脏数据",本文充分发挥了贝叶斯方法和决策树方法的优点,通过对肺癌图片进行良性、恶性分类,证明了本方法的有效性.

关键词： PACS 贝叶斯决策树医学图像

基于贝叶斯决策树的电网报警信息去噪方法研究

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陕西电力 2014年第6期42卷 38-41页

作者：徐岩陈昕华北电力大学电气与电子工程学院河北保定071000

电网报警信息中存在着大量的噪声数据,会严重影响事故处理的快速性和准确性。为了对电网报警信息进行噪声滤除,将报警信息与OMS中的检修记录以及SCADA中的遥测值相关联,滤除一部分错误报警信息,可以减少样本数量。针对决策树算法存在分... 详细信息

电网报警信息中存在着大量的噪声数据,会严重影响事故处理的快速性和准确性。为了对电网报警信息进行噪声滤除,将报警信息与OMS中的检修记录以及SCADA中的遥测值相关联,滤除一部分错误报警信息,可以减少样本数量。针对决策树算法存在分类二义性的缺陷,采用贝叶斯决策树算法进行去噪。算例编程证明,该方法可以提高报警信息的去噪准确率。

关键词：报警信息检修记录遥测值贝叶斯决策树

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基于贝叶斯决策树算法的垃圾邮件识别机制

基于贝叶斯决策树算法的垃圾邮件识别机制

“智慧城市和绿色IT”2011年通信与信息技术新进展—...

作者：王琦中国移动通信集团辽宁有限公司信息技术中心

随着互联网的迅速普及,垃圾邮件问题日益严重,垃圾邮件识别技术逐渐成为网络信息安全领域的研究热点。本文在传统手工定制过滤规则的基础上引入了基于机器学习的自适应判别机制,将贝叶斯分类的先验信息方法与决策树分类的信息熵增益方... 详细信息

随着互联网的迅速普及,垃圾邮件问题日益严重,垃圾邮件识别技术逐渐成为网络信息安全领域的研究热点。本文在传统手工定制过滤规则的基础上引入了基于机器学习的自适应判别机制,将贝叶斯分类的先验信息方法与决策树分类的信息熵增益方法相结合,设计了一种基于贝叶斯决策树算法的垃圾邮件识别机制。实验表明,该机制是可行和有效的,能提供符合理想增长趋势的算法执行时间,并且具有较高的召回率以及较低的误报率。

关键词：垃圾邮件贝叶斯决策树贝叶斯决策树先验信息信息熵增益

来源： cnki会议评论

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基于数据挖掘的移动客户流失量预测模型

内蒙古师范大学学报（自然科学汉文版） 2016年第4期45卷 469-472页

作者：张维化内蒙古财经大学计算机系内蒙古呼和浩特010051

为了解决移动客户流失量建模与预测中的一些难题,结合移动客户流失量的变化特点,提出一种基于数据挖掘的移动客户流失量预测算法.首先收集移动客户流失量的历史样本,并通过预处理消除一些无用样本,然后根据贝叶斯决策树算法对移动客户... 详细信息

为了解决移动客户流失量建模与预测中的一些难题,结合移动客户流失量的变化特点,提出一种基于数据挖掘的移动客户流失量预测算法.首先收集移动客户流失量的历史样本,并通过预处理消除一些无用样本,然后根据贝叶斯决策树算法对移动客户类型进行分类,最后针对具体的移动客户预测流失量.结果表明,该算法建模速度优于其他移动客户流失量预测模型,可以获得更优的移动客户流失量预测结果.

关键词：移动客户预测模型数据挖掘贝叶斯决策树