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J-GLOBAL ID:202102276508919084   整理番号:21A0271665

Bayesネットワーク学習に基づく動的知識推論【JST・京大機械翻訳】

Dynamic Knowledge Inference Based on Bayesian Network Learning
著者 (4件):
資料名:
巻: 2020  ページ: Null  発行年: 2020年 
JST資料番号: U7803A  ISSN: 1024-123X  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: イギリス (GBR)  言語: 英語 (EN)
抄録/ポイント:
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学生のコーススコアのデータセットを研究することに基づいて,Bayesネットワークを構築し,確率的推論解析を行った。Bayesネットワークノードとしてコンピュータ科学における6つの必要条件を選択した。エキスパート知識に基づくノードの次数を決定した。356データセットを用いて,K2アルゴリズムはBayesネットワーク構造を学習した。次に,最大事後確率推定を用いてパラメータを学習した。Bayesネットワークを構築した後,メッセージパッシングアルゴリズムを用いて結果を予測し,推論する。最後に,動的知識推論の結果を詳細な推論過程を通して提示した。どんな証拠ノード情報がない場合,他のコースの通過確率を計算した。数学コース(基本的な専門コース)を,他のコースを通過する確率を動的に推論する証拠ノードとして選択した。時間とともに,他のコースを通過する確率は,大いに改善し,そして,推論結果は,実際の値と一致し,従って,実際の学校管理システムに可視化し,適用することができた。Copyright 2020 Deyan Wang et al. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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