面向上下文感知计算的贝叶斯网络结构自学习算法的研究

• 作者: 李仕伦 李蕊
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 上下文感知计算 贝叶斯网络 自学习
• 年，卷（期）: 2010,（1）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 107-110,113
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2010.01.032

摘要

通过对上下文感知计算中上下文特点的详细分析,提出一种面向上下文感知计算的通用贝叶斯网络结构自学习方法.该方法能在足够实例数据的支撑下自动对上下文感知计算中上下文之间的关系进行学习,进而形成贝叶斯网络结构,用于从低层上下文向高层上下文的演化.通过对上下文感知计算中上下文的层次化特点的有效利用,该方法对贝叶斯网络自学习方法进行了有效优化.研究分析表明,该方法能显著降低贝叶斯网络学习过程中的时间复杂度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李蕊	湖南大学计算机与通信学院	26	259	6.0	16.0
2	李仕伦	湖南大学计算机与通信学院	1	10	1.0	1.0