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一种带隐变量贝叶斯网的事件诱因估计方法
文献摘要：
事件诱因是诱导事件发生的因素,从事件特征数据构建事件诱因模型,进行事件诱因估计,是解决舆论控制、精准决策支持和用户行为定向等问题的重要基础.本文以公共突发事件为背景,以贝叶斯网为不确定性知识表示和推理的基本框架,以多值隐变量来描述事件诱因的多个取值,提出一种基于带隐变量贝叶斯网(隐变量模型)的事件诱因模型构建方法,进而利用概率推理算法估计事件诱因.针对事件诱因存在多个取值的问题,本文基于分支限界思想提出最优取值子集提取算法.建立在真实数据集上的实验结果表明,本文提出的事件诱因模型构建方法及相应的诱因估计方法是有效的.
文献关键词：
事件诱因;贝叶斯网;隐变量;诱因估计;概率推理
中图分类号：
作者姓名：
何勇;吴鑫然;岳昆
作者机构：
云南大学信息学院,昆明650500
文献出处：
引用格式：
[1]何勇;吴鑫然;岳昆-.一种带隐变量贝叶斯网的事件诱因估计方法)[J].小型微型计算机系统,2022(08):1609-1614
A类：
事件诱因,诱因估计
B类：
隐变量,贝叶斯网,估计方法,事件特征,特征数据,行事,精准决策,决策支持,用户行为,公共突发事件,不确定性知识,知识表示,基本框架,构建方法,概率推理,理算,分支限界,子集,真实数据
AB值：
0.221419
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