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Discovery and Fusion of Uncertain Knowledge in Data MPMeister

Kun YUE

生駒 : 奈良先端科学技術大学院大学, 2018.1

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所蔵:
  巻号 刷年 所在 請求記号 資料ID 貸出区分 状況 予約人数
1 MPMeister   電子化情報 LA-I-R[Flash][Mobile] M014961   0
内容紹介 : With the rapid development of data acquisition, IT infrastructures,social networks and Web2.0 applications, more and more massive, heterogeneous, uncertain,dynamically changing and socialized data are generated and stored in distributedsystems. Discovering implied knowledge from data is always the topic with greatattention for data understanding, data utilization and information services,where uncertainty is ubiquitous. We adopt Bayesian network (BN), one of thepopular and important probabilistic graphical models, as the effectiveframework for representing and inferring uncertain knowledge by means ofqualitative and quantitative manners. In this report, we present our studies onacquisition, representation, inference and fusion of uncertain knowledgeimplied in data, oriented to the applications of provenance analysis and userpreference modeling.
刊年 : 2018
形態 : 電子化映像資料(1時間24分52秒)
シリーズ名 :

情報科学研究科・ゼミナール講演 ; 平成29年度

注記 :

講演者所属: Yunnan University

講演日: 平成30年1月9日

講演場所: 情報科学研究科大講義室L1

標題言語 : (eng)
本文言語 : (eng)
著者情報 :

YUE, Kun