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Generating Markov Logic Networks Rulebase Based on probabilistic latent semantics Analysis

Tsinghua Science and Technology 2023年第5期28卷 952-964页

作者： Shan Cui Tao Zhu Xiao Zhang Liming Chen Lingfeng Mao Huansheng Ning School of Computer and Communication Engineering University of Science and Technology BeijingBeijing 100083China Computer School University of South ChinaHengyang 421001China School of Computing Ulster UniversityBelfastBT151APUK

Human Activity Recognition(HAR)has become a subject of concern and plays an important role in daily *** uses sensor devices to collect user behavior data,obtain human activity information and identify *** Logic Networks(MLN)are widely used in HAR as an effective combination of knowledge and *** can solve the problems of complexity and uncertainty,and has good knowledge expression ***,MLN structure learning is relatively weak and requires a lot of computing and storage ***,the MLN structure is derived from sensor data in the current *** that the sensor data can be effectively sliced and the sliced data can be converted into semantic rules,MLN structure can be *** this end,we propose a rulebase building scheme based on probabilistic latent semantic analysis to provide a semantic rulebase for MLN *** a rulebase can reduce the time required for MLN structure *** apply the rulebase building scheme to single-person indoor activity recognition and prove that the scheme can effectively reduce the MLN learning *** addition,we evaluate the parameters of the rulebase building scheme to check its stability.

关键词： Markov Logic Network(MLN) structure learning rulebase construction probabilistic latent semantics

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