位置:成果数据库 > 期刊 > 期刊详情页
一种基于概率图模型的不确定性数据世系表示方法
  • ISSN号:0254-4164
  • 期刊名称:计算机学报
  • 时间:2011.10.10
  • 页码:1897-1906
  • 分类:TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]云南大学信息学院计算机科学与工程系,昆明650091
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(61063009 60933001); 国家教育部博士点基金新教师类课题(20105301120001); 国家教育部科学技术研究重点项目(211172); 国家“九七三”重点基础研究发展规划项目基金(2010CB328106)资助
  • 相关项目:基于贝叶斯网的不确定性数据世系分析
中文摘要:

不确定性数据的世系分析是基于数据产生和演变的过程来跟踪数据不确定性的来源.为了有效地描述数据间复杂的相关性及不确定性,并从理论上保证世系分析中概率计算的正确性,文中研究了基于贝叶斯网这一重要的概率图模型的不确定性数据世系表示方法.以世系的布尔公式和不确定性数据本身为出发点,提出了将布尔公式等价转换为贝叶斯网的方法,并讨论了相应的条件独立性质和概率语义.案例研究和实验结果表明,文中的方法为世系分析提供了一种有效性的、可扩展的数据相关性表示和概率计算框架.

英文摘要:

Analyzing lineage(or called provenance) of uncertain data is to trace the origin of uncertainty based on the process of data production and evolution.To represent complex correlations and their uncertainties among uncertain data objects,and then guarantee the correctness of probability computations in lineage analysis theoretically,we study the method for representing lineages of uncertain data based on Bayesian network,an important probabilistic graphical model.Starting from the lineages' Boolean formula and the uncertain data,we propose the method to transform Boolean formulas into Bayesian network equivalently,and discuss the corresponding probabilistic semantics and properties.Case studies and experimental results show that the proposal in this paper provides an effective and extensible framework for representing data correlation and evaluating uncertainties in lineage analysis.

同期刊论文项目
期刊论文 108 会议论文 33
期刊论文 26 会议论文 12 专利 2 著作 1
同项目期刊论文
期刊信息
  • 《计算机学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国计算机学会 中国科学院计算技术研究所
  • 主编:孙凝晖
  • 地址:北京中关村科学院南路6号
  • 邮编:100190
  • 邮箱:cjc@ict.ac.cn
  • 电话:010-62620695
  • 国际标准刊号:ISSN:0254-4164
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1826/TP
  • 邮发代号:2-833
  • 获奖情况:
  • 中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国数学评论(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:48433