项目名称: 关系学习及其应用的研究

项目编号: No.60803055

项目类型: 青年科学基金项目

立项/批准年度: 2009

项目学科: 金属学与金属工艺

项目作者: 李小琳

作者单位: 南京大学

项目金额: 21万元

中文摘要: 关系学习(relational learning)主要研究对关系数据的学习问题,目前该领域已成为机器学习的一个新的研究热点。现实问题中,数据经常是不满足条件独立性(i.i.d.)假设的,比如:商业数据。因此,从不满足条件独立性假设的数据中学习是机器学习技术走向实际应用过程中必须解决的问题。本项目将在概率关系模型的基础上,提出处理不完备关系数据的方法;提出处理关系数据中的具有代价敏感和类别不平衡问题的方法;从结构学习、参数学习和属性选择三个方面提出基于广义概率关系模型进行不确定性推理的方法。在此基础上,将关系学习的方法和技术用于研究和解决信息不对称环境下网上交易风险问题,设计出能够动态模拟、分析、预测及决策等相关的理论与方法。上述研究内容在国际上还很少,其研究成果可望在国际上产生积极的影响。本项目可望产生5-8篇高质量的学术论文。

中文关键词: 机器学习;关系学习;概率关系模型;风险

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“机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让 可以自动“ 学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与统计推断学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多 推论问题属于 无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。” ——中文维基百科

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