统计关系学习中若干问题的研究
基本信息
批准号：60573073
项目类别：面上项目
资助金额：25.00
负责人：刘大有
学科分类：
依托单位：吉林大学
批准年份：2005
结题年份：2008
起止时间：2006-01-01 - 2008-12-31
项目状态： 已结题
项目参与者：陈建中,欧阳继红,齐红,谷方明,孙舒杨,孙成敏,刘杰,刘亚波,高滢
关键词：
似然逻辑学习（多）关系数据挖掘统计关系学习
结项摘要
统计关系学习（SRL）是人工智能的重要研究热点之一。它集关系/逻辑表示、似然推理和机器学习/数据挖掘于一体，以获取关系数据中的似然模型。相关研究表明似然模型比确定性模型更有效。现有的SRL框架（模型）的学习和推理算法还不够有效，对不完备、精度不尽相同的数据进行有效处理的学习算法、科学评价众多SRL模型的综合指标、对已有典型SRL模型的深入比较研究等都十分缺乏，未见能统一已有典型SRL模型的理论框架
项目摘要
项目成果
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数据更新时间：2023-05-31
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