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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2015.1
- 수록면
- 74 - 82 (9page)
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Two key challenges in statistical relational learning are uncertainty and complexity. Standard frameworks for handling uncertainty are probability and first-order logic respectively. A Markov logic network (MLN) is a first-order knowledge base with weights attached to each formula and is suitable for classification of dataset which have variables correlated with each other. But we need domain knowledge to construct first-order logics and a computational complexity problem arises when calculating weights of first-order logics. To overcome these problems we suggest a method to generate first-order logics and learn weights using association analysis in this study.
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Domingos, P. / 2008 / Probabilistic Inductive Logic Programming / Springer
Domingos, P. / 2009 / Markov Logic : An Interface Layer for Artificial Intelligence / Morgan and Claypool
Geneserth, M.R. / 1987 / Logical Foundations of Artifical Intelligence / Morgan Kaufmann
Getoor, L. / 2007 / Introduction to Statistical Relational Learning / MIT Press
Huynh, T. / 2009 / Max-Margin Weight Learning for Markov Logic Networks / In Proceedings of the European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Dis
Domingos, P. / 2009 / Markov Logic : An Interface Layer for Artificial Intelligence / Morgan and Claypool
Geneserth, M.R. / 1987 / Logical Foundations of Artifical Intelligence / Morgan Kaufmann
Getoor, L. / 2007 / Introduction to Statistical Relational Learning / MIT Press
Huynh, T. / 2009 / Max-Margin Weight Learning for Markov Logic Networks / In Proceedings of the European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Dis
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