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

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.

关键词：上下文感知计算、贝叶斯网络、自学习

所属期刊栏目：27

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2010-03-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：107-110,113