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1. Ochoa Luna, José Eduardo. Lógicas probabilísticas com relações de independência: representação de conhecimento e aprendizado de máquina.

Degree: PhD, Engenharia de Controle e Automação Mecânica, 2011, University of São Paulo

A combinação de lógica e probabilidade (lógicas probabilísticas) tem sido um tópico bastante estudado nas últimas décadas. A maioria de propostas para estes formalismos pressupõem que tanto as sentenças lógicas como as probabilidades sejam especificadas por especialistas. Entretanto, a crescente disponibilidade de dados relacionais sugere o uso de técnicas de aprendizado de máquina para produzir sentenças lógicas e estimar probabilidades. Este trabalho apresenta contribuições em termos de representação de conhecimento e aprendizado. Primeiro, uma linguagem lógica probabilística de primeira ordem é proposta. Em seguida, três algoritmos de aprendizado de lógica de descrição probabilística crALC são apresentados: um algoritmo probabilístico com ênfase na indução de sentenças baseada em classificadores Noisy-OR; um algoritmo que foca na indução de inclusões probabilísticas (componente probabilístico de crALC); um algoritmo de natureza probabilística que induz sentenças lógicas ou inclusões probabilísticas. As propostas de aprendizado são avaliadas em termos de acurácia em duas tarefas: no aprendizado de lógicas de descrição e no aprendizado de terminologias probabilísticas em crALC. Adicionalmente, são discutidas aplicações destes algoritmos em processos de recuperação de informação: duas abordagens para extensão semântica de consultas na Web usando ontologias probabilísticas são discutidas.

The combination of logic and probabilities (probabilistic logics) is a topic that has been extensively explored in past decades. The majority of work in probabilistic logics assumes that both logical sentences and probabilities are specified by experts. As relational data is increasingly available, machine learning algorithms have been used to induce both logical sentences and probabilities. This work contributes in knowledge representation and learning. First, a rst-order probabilistic logic is proposed. Then, three algorithms for learning probabilistic description logic crALC are given: a probabilistic algorithm focused on learning logical sentences and based on Noisy-OR classiers; an algorithm that aims at learning probabilistic inclusions (probabilistic component of crALC) and; an algorithm that using a probabilistic setting, induces either logical sentences or probabilistic inclusions. Evaluation of these proposals has been performed in two situations: by measuring learning accuracy of both description logics and probabilistic terminologies. In addition, these learning algorithms have been applied to information retrieval processes: two approaches for semantic query extension through probabilistic ontologies are discussed.

Advisors/Committee Members: Cozman, Fabio Gagliardi.

Subjects/Keywords: Aprendizado de lógica de descrição; Description logic learning; Incerteza; Inductive logic programming; Lógica probabilística; Probabilistic logic; programação em lógica indutiva; Redes Bayesianas relacionais; Relational Bayesian networks; Uncertainty

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APA (6th Edition):

Ochoa Luna, J. E. (2011). Lógicas probabilísticas com relações de independência: representação de conhecimento e aprendizado de máquina. (Doctoral Dissertation). University of São Paulo. Retrieved from http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3152/tde-17082011-090935/ ;

Chicago Manual of Style (16th Edition):

Ochoa Luna, José Eduardo. “Lógicas probabilísticas com relações de independência: representação de conhecimento e aprendizado de máquina.” 2011. Doctoral Dissertation, University of São Paulo. Accessed June 16, 2019. http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3152/tde-17082011-090935/ ;.

MLA Handbook (7th Edition):

Ochoa Luna, José Eduardo. “Lógicas probabilísticas com relações de independência: representação de conhecimento e aprendizado de máquina.” 2011. Web. 16 Jun 2019.

Vancouver:

Ochoa Luna JE. Lógicas probabilísticas com relações de independência: representação de conhecimento e aprendizado de máquina. [Internet] [Doctoral dissertation]. University of São Paulo; 2011. [cited 2019 Jun 16]. Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3152/tde-17082011-090935/ ;.

Council of Science Editors:

Ochoa Luna JE. Lógicas probabilísticas com relações de independência: representação de conhecimento e aprendizado de máquina. [Doctoral Dissertation]. University of São Paulo; 2011. Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3152/tde-17082011-090935/ ;

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