基于贝叶斯网络和互信息的检索用户模型
基于互信息学习贝叶斯网络等价类
60705004 ） 基金项目： 国家自然科学基金资助项目（ 60674108 ，
作者简介： 李冰寒（ 1986-） ， 女， 河南洛阳人， 硕士研究生， 主要研究方向为数据挖掘， 贝叶斯网络， 最优化理论、 方法及应用（ binghan2020@ 126． com） ； 高晓利（ 1983-） ， 女， 河南洛阳人， 硕士研究生， 主要研究方向为贝叶斯网络， 最优化理论、 方法及应用； 刘三阳（ 1959-） ， 男， 教授， 博导， 主要研 究方向为最优化理论与方法 、 网络算法．
P（ X j | X i ） = P（ X j | X k ， Xi ）
1 0
（ Xi ， X j ） ∈E （ Xi ， X j ） E
则称 A = （ a ij ） 为图 G 的邻接矩阵。
2
由数据确定最优贝叶斯网络的算法
算法的思想是从空图开始 。 a ） 利用互信息在满足条件的
使之构成初始的无向图 G1 ； b ） 根据邻接矩 节点间添加无向边， 阵的性质构造连通的无向图 G2 ； c） 由于无向图 G2 中可能含有 或缺失真实网络中的边， 根据条件独立测试精简无向图 G2 ， 得 到连通无向图 G3 ； d） 利用 d 可分准则和条件独立测试对 G3 中 的无向边添加方向， 得到部分有向图 G4 ； e ） 对 G4 中剩余的无 向边任意添加方向， 构造可能的非循环有向图 G5 ； f ） 利用两阶 段贪婪算法 2. 1
i = 1j = 1
n
m
n 和 m 分别表示 X 和 Y 的状态个数。X 和 Y 之间的互信 其中， 息是对称的， 即 I（ X； Y） = I（ Y； X） 。 如果两节点间的互信息大于某个临界值， 则在真实网络中 从而在它们之间添加一条无向边 。 这两节点有极大可能相邻， 具体算法如下： 第一阶段 E1 ） 。 构造初始无向图 G1 = （ V， a ） 令 E1 = ， V = ｛ X1 ， X2 ， …， Xn ｝ ； b） 计算 I（ X i ； X j ） ， i ≠ j， i， j = 1， 2， …， n； c） 寻找任意节点 X i 的最大互信息 MMI （ X i ） ， i = 1， 2， …， n； d） 对于每一个 X i ∈V， list （ X i ） = ｛ X j | I （ X i ； X j ） ≥ α × MMI （ X i ） or I（ X j ； X i ） ≥α × MMI（ X j ） ， X j ∈ V， 0 ＜ α ＜ 1｝ ； e ） 令 L1 = ｛ （ X ， Y ） | Y ∈ list （ X ） or X ∈ list （ Y ） ｝ ， L2 = ｛ （ X ， Y） | I （ X； Y） ＞ ε｝ ， Y∈ V（ X≠ Y） ； X，
基于贝叶斯网络的数据挖掘与预测模型研究
基于贝叶斯网络的数据挖掘与预测模型研究数据挖掘是一种利用各种数据分析技术和模型挖掘出有用信息的过程。
而预测模型则是基于历史数据和趋势，通过建立数学模型来预测未来事件或结果的方法。
在本文中，我们将探讨基于贝叶斯网络的数据挖掘与预测模型的研究。
贝叶斯网络是一种模拟和推理概率关系的图模型，它通过节点和边的有向图表示变量之间的依赖关系，并利用贝叶斯定理进行概率的推断。
基于贝叶斯网络的数据挖掘和预测模型利用这种图模型来分析和推断变量之间的关系，从而可以对未知的变量进行预测。
首先，在数据挖掘任务中，我们需要收集并准备一组相关的数据。
这些数据可能来自不同的源头，可以是结构化数据（如数据库中的表格），也可以是半结构化或非结构化数据（如文本、图像或音频）。
数据收集后，我们需要对其进行清洗和预处理，以保证数据的质量和一致性。
接下来，我们可以利用贝叶斯网络进行特征选择和变量关系建模。
特征选择是从原始数据中选择最相关和有用的特征，以提高模型的准确性和效率。
在贝叶斯网络中，我们可以使用条件独立性假设和贝叶斯定理来推断变量之间的依赖关系，并构建网络结构。
一旦网络结构确定，我们可以通过学习和推断来估计网络中变量之间的概率分布。
学习通常是指从已知的数据中估计变量之间的条件概率分布。
这可以通过最大似然估计、贝叶斯参数学习或结构学习等方法来完成。
推断则是指根据已知的证据（如观察到的变量值）来推测其他未知变量的概率分布。
贝叶斯网络通过概率推断的方式来进行预测和决策，因此具有较强的建模和预测能力。
贝叶斯网络的一个重要应用是对未知变量进行预测。
预测模型可以通过建立贝叶斯网络，并利用历史数据来估计变量之间的条件概率分布。
这样，我们可以根据已知的变量值来推测未来事件或结果的概率分布，从而进行预测。
预测模型可以有不同的形式，如分类模型、回归模型、时序模型等，根据具体的任务需求选择适当的模型形式。
此外，基于贝叶斯网络的数据挖掘和预测模型还可以结合其他的机器学习方法和技术，以进一步提高模型的准确性和泛化能力。
基于贝叶斯网络的综合语义检索模型
基于贝叶斯网络的综合语义检索模型作者：白彦霞来源：《价值工程》2018年第25期摘要：通过关键词匹配返回的检索结果无法满足用户需求。
为了解决该问题，提出一种基于贝叶斯网络的语义检索模型，该检索能够从语义层面上获得较高的查准率，为用户提供更满意的检索结果。
Abstract： The retrieval results can be returned by keyword matching， which makes the retrieval results can't satisfy user's demand. In order to solve this problem， a semantic retrieval model based on Bayesian network is proposed， which can get high precision from the semantic level，and provide users with more satisfactory retrieval results.关键词：贝叶斯网络；关键词；语义检索Key words： Bayesian network；keyword；semantic retrieval中图分类号：TP391.3 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2018）25-0141-020 引言随着信息技术的蓬勃发展，网络资源成指数级增长，人们已经越来越习惯于在网络上检索自己所需要的各类文档资源。
对于文档的浏览和检索，传统的信息检索技术只是以关键词的简单匹配作为主要手段，语义层面的具体分析无法实现。
同时，检索的文档信息形式比较单一，未考虑文档之外的信息关系，使得检索效率低下。
如果将检索术语的同义词、近义词、高度相关词等考虑进来，必然提高查全率和查准率，因为包含这些词语的文档在一定程度上也与用户的查询意图有关。
数学统计中的贝叶斯网络与模型
数学统计中的贝叶斯网络与模型贝叶斯网络是一种图形模型，用于描述随机变量之间的概率关系。
它基于贝叶斯定理，并通过有向无环图表示概率依赖关系。
贝叶斯网络在数学统计中具有广泛的应用，可以用于数据分析、模式识别、决策支持等领域。
本文将从贝叶斯网络的定义、应用和相关模型等方面进行探讨。
一、贝叶斯网络的定义与基本概念贝叶斯网络由节点和有向边组成，节点表示随机变量，有向边表示变量之间的概率依赖关系。
贝叶斯网络还包括概率表，用于描述变量之间的条件概率分布。
在贝叶斯网络中，每个节点的条件概率都可以通过贝叶斯定理计算得到。
贝叶斯网络的主要目标是通过观测到的证据推断变量之间的关系。
二、贝叶斯网络的应用1. 数据分析：贝叶斯网络可以用于数据分析和概率推断。
通过给定的证据，可以推断出其他未观测到的变量的概率分布，从而进行数据预测和模型验证等分析任务。
2. 模式识别：贝叶斯网络可以用于模式识别和分类问题。
通过学习贝叶斯网络的结构和参数，可以从无标签的数据中自动学习分类器，用于识别模式和进行分类任务。
3. 决策支持：贝叶斯网络可以用于决策支持系统。
通过建立贝叶斯网络模型，可以将不同决策的影响和风险考虑在内，帮助决策者做出最佳决策。
三、常见的贝叶斯网络模型1. 隐马尔可夫模型（HMM）：HMM是一种常见的贝叶斯网络模型，在语音识别、自然语言处理等领域广泛应用。
HMM模型将观测变量和隐藏状态变量通过马尔可夫链相互关联，用于序列数据的建模和推断。
2. 图模型（GM）：GM是一种用于建模复杂概率分布的贝叶斯网络模型。
它通过多个节点之间的连接，描述变量之间的高阶依赖关系。
GM模型在计算机视觉、自然语言处理等领域具有广泛的应用。
3. 组合图模型（CGM）：CGM是一种将多个图模型结合起来的贝叶斯网络模型。
通过组合不同的图模型，可以描述更复杂的概率分布和变量之间的依赖关系，用于问题求解和推断。
四、贝叶斯网络的学习和推断算法贝叶斯网络的学习算法主要包括参数学习和结构学习。
基于贝叶斯网络模型的信息检索[1]
![基于贝叶斯网络模型的信息检索[1]](https://img.taocdn.com/s3/m/735dfcbd960590c69ec37675.png)
文档 ( 文档 !
我们运用关联规则发现的方法和同义词典的 方法挖掘出术语之间的相关关系， 这种相关关系表 示了术语间的概念语义关系。我们的贝叶斯网络模 型利用了这种概念语义关系， 所以能实现基于概念 语义的查询。 下面首先介绍如何运用数据挖掘中的关联规 则发现方法挖掘术语之间的关系， 运用同义词典的 方法挖掘术语之间的关系将在 #,# 节中介绍。 在运用数据挖掘中的关联规则发现方法挖掘 术语之间的关系时， 术语对应于项目（ ， 文档的 -./0） 标题对应于交易（ 。如果项目集的频度 1234536.784） （ 大于 !， 我们认为它是频繁项目集。用关 92/:;/46< ） 联规则发现的方法挖掘出所有频繁项目集， 存储所 有频繁项目集及其文件频度， 依此计算出连线对应 的值和节点的权重。 用户的查询项的数目即贝叶斯网络模型中第 一层的节点的数目， 因为用户的查询项一般不超过 我们假设这个数目小于 * 。 = 个， 为了动态生成贝叶斯网络模型， 对于所有可能 的用户查询， 为了计算出第二层节点的权重， 有一 种方法是存储所有贝叶斯网络模型中的由第一层 节 点 到 第 二 层节点的联合条件概 率 ， 这个数目为： 其中 $ 是术语的个数。 显然这 #$ >#$ >#$ >#$ >#$ >#$ ， 个数目很大，保存这个数目需要很多存储空间， 而 且在其基础上动态生成贝叶斯网络模型也很费时。 因此， 我们采用了另外的方法来计算术语之间的联 合条件概率。
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基于贝叶斯网络和互信息的检索用户模型
基于贝叶斯网络和互信息的检索用户模型
陈莉莉;周竹荣
【期刊名称】《计算机工程与设计》
【年(卷),期】2008(029)005
【摘要】个性化信息服务越来越成为信息检索领域研究的热点.将贝叶斯网络和互信息相结合,用于个性化检索的用户建模中,建立了一个能同时表达特征词的统计分布和特征词间的语义相关性的用户模型.模型以贝叶斯网络结构为框架,包含了特征词的概率统计信息和特征词间互信息,并引入了时间机制.实验结果表明,用该模型进行信息检索,在查全率和查准率方面都得到了提高.
【总页数】4页(P1057-1060)
【作者】陈莉莉;周竹荣
【作者单位】西南大学,计算机与信息科学学院,重庆,400715;西南大学,计算机与信息科学学院,重庆,400715
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于互信息的贝叶斯网络结构学习 [J], 纪厚业;罗倩
2.基于互信息和贝叶斯网络的船舶碰撞风险预测研究 [J], 李子强;杜利娥
3.基于互信息的贝叶斯网络结构学习算法 [J], 陈一虎
4.基于条件互信息和概率突跳机制的贝叶斯网络结构学习算法 [J], 魏中强;徐宏喆;李文;桂小林
5.基于互信息贝叶斯网络的交通事故严重程度分析 [J], 吕通通;张湛;陆林军;张延猛
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基于贝叶斯统计的客户流失模型构建
基于贝叶斯统计的客户流失模型构建在当今竞争激烈的市场环境下，企业面临着客户流失的威胁。
客户流失对企业来说不仅意味着收入减少，还可能导致企业声誉受损。
因此，构建一个准确可靠的客户流失模型变得至关重要。
在这篇文章中，我们将介绍基于贝叶斯统计的客户流失模型构建的方法及其优势。
一、贝叶斯统计简介贝叶斯统计学是一种基于贝叶斯定理的统计方法。
它通过将先验知识和观测数据相结合，得到后验概率分布，从而进行统计推断。
相比传统频率学派的统计方法，贝叶斯统计能够更好地利用已有的经验知识，具有更强的智能性和灵活性。
二、客户流失模型构建1. 数据采集和准备客户流失模型构建的第一步是进行数据采集和准备。
企业可以从各种渠道收集客户数据，包括购买记录、服务投诉、网站点击等。
同时，还需要结合该企业的业务需求，筛选出与客户流失相关的特征变量。
2. 特征选择和预处理在特征选择阶段，需要通过探索性数据分析、相关性分析等方法，从大量的特征变量中选择出与流失相关性较高的变量。
同时，对数据进行缺失值处理、异常值处理、数据标准化等预处理工作，以确保建模数据的可靠性和准确性。
3. 模型构建基于贝叶斯统计的客户流失模型通常采用贝叶斯网络进行构建。
贝叶斯网络是一种用图形表示概率关系的模型，能够直观地表示各个变量之间的依赖关系。
首先，根据预处理后的数据，构建贝叶斯网络的结构；然后，通过贝叶斯学习算法，估计网络中各个概率参数的值；最后，根据学得的网络结构和参数，计算客户流失的概率。
4. 模型验证和评估在模型构建完成后，需要对模型进行验证和评估。
可以通过使用部分数据进行交叉验证的方法来评估模型的预测性能。
同时，也可以使用常见的模型评估指标，如准确率、召回率、F1值等来评估模型的效果。
三、基于贝叶斯统计的客户流失模型的优势1. 利用先验知识贝叶斯统计能够将先验知识与观测数据相结合，从而减少对数据的依赖性。
在客户流失模型构建中，通过引入专家知识或行业经验，可以提高模型的准确性和可靠性。
基于贝叶斯网络的社交媒体用户行为分析
基于贝叶斯网络的社交媒体用户行为分析社交媒体平台在我们生活中扮演着越来越重要的角色，我们通过这些平台进行交流、分享、社交等活动。
同时，社交媒体平台也成为了数据收集和分析的重要来源。
基于贝叶斯网络的社交媒体用户行为分析，成为了研究的重要领域。
什么是贝叶斯网络？贝叶斯网络是基于贝叶斯定理的一种计算机模型，用于处理随机变量之间的相关性。
其基本思想是通过条件概率来描述变量之间的依赖关系，并通过概率推理来进行预测或推断。
贝叶斯网络在社交媒体用户行为分析中的应用社交媒体用户是一个复杂的系统，包括用户兴趣、社交关系、行为偏好等多个方面。
贝叶斯网络的优势在于它可以处理多个变量之间的依赖关系，因此可以用于分析社交媒体用户行为的多个方面。
用户兴趣贝叶斯网络可以分析社交媒体用户的兴趣，以便平台可以更好地推荐相关的内容。
例如，如果一个用户经常关注电影相关的内容，则平台可以向该用户推荐更多的电影内容。
贝叶斯网络可以通过分析用户的历史兴趣，以及用户与其他用户之间的社交关系来预测用户的兴趣，并根据预测结果向用户推荐相关内容。
社交关系社交关系是社交媒体平台中非常重要的一方面。
贝叶斯网络可以分析用户之间的社交关系，以便平台可以更好地了解用户的兴趣、偏好和行为习惯，并根据这些信息来精准地推荐内容。
贝叶斯网络还可以预测用户之间的互动，例如预测一个用户是否会关注、点赞、评论或分享另一个用户的内容。
行为偏好社交媒体用户的行为偏好可以反映用户的兴趣和需求，因此对于社交媒体平台来说，了解用户的行为偏好非常重要。
贝叶斯网络可以分析用户的历史行为，以及用户与其他用户之间的社交关系，预测用户未来的行为，并根据预测结果为用户推荐相关内容。
应用案例贝叶斯网络在社交媒体用户行为分析中的应用已经得到了广泛的关注和研究。
以下是一些具体的应用案例：1. 社交网络广告推荐贝叶斯网络可以分析用户的历史行为，以及用户与其他用户之间的社交关系，预测用户未来的兴趣和行为，并根据预测结果为用户推荐相关的广告。
基于贝叶斯网络的用户行为分析与预测方法研究
基于贝叶斯网络的用户行为分析与预测方法研究引言随着互联网的快速发展，人们的生活方式发生了巨大的变化。
大量的用户在社交媒体、电子商务平台和其他网络应用上留下了海量的行为数据。
对这些数据的分析和预测成为了各个领域研究的热点之一。
贝叶斯网络作为一种强大的建模工具，被广泛应用于用户行为分析和预测中。
本文将从以下几个方面对基于贝叶斯网络的用户行为分析与预测方法进行研究。
一、贝叶斯网络概述1. 贝叶斯网络的基本原理贝叶斯网络是一种概率图模型，用于描述变量之间的依赖关系。
它基于贝叶斯公式，通过已知的条件概率来推断其他未知的条件概率。
贝叶斯网络可以表示成一个有向无环图，其中节点表示变量，边表示变量之间的依赖关系。
2. 贝叶斯网络在用户行为分析中的优势贝叶斯网络具有以下优势：（1）可以处理不确定性和噪声数据；（2）可以捕捉变量之间的复杂依赖关系；（3）可以进行新知识的学习和推理。
二、基于贝叶斯网络的用户行为建模1. 数据预处理用户行为数据通常包括用户个人信息、历史行为、社交关系等多个维度的信息。
在建模之前，需要对数据进行预处理，包括数据清洗、数据集成和特征选择等。
2. 节点定义与变量状态建模根据具体任务，确定贝叶斯网络中的节点和变量状态。
例如，在电子商务平台上进行用户购买行为预测，可以定义节点为用户特征、产品特征和购买行为，变量状态可以包括用户性别、用户年龄、产品价格等。
3. 确定变量之间的依赖关系根据数据分析和领域知识，确定变量之间的依赖关系。
通过构建贝叶斯网络的有向边，可以有效地捕捉变量之间的条件概率。
4. 参数学习与模型验证通过训练数据集，可以使用贝叶斯网络的参数学习算法来估计模型参数。
然后使用验证数据集来验证模型的准确性和泛化能力。
三、基于贝叶斯网络的用户行为分析1. 用户兴趣建模通过分析用户的浏览历史、搜索历史和购买历史，可以建立用户对不同产品或内容的兴趣模型。
利用贝叶斯网络可以根据用户过去的行为，推断用户对未来内容的兴趣。
基于贝叶斯网络的用户行为分析与预测方法研究
基于贝叶斯网络的用户行为分析与预测方法研究引言用户行为分析与预测是当今互联网领域的研究热点之一。
随着互联网的快速发展和智能设备的普及，人们在日常生活中产生了大量的数据，这些数据包含了丰富的用户行为信息。
通过对这些数据进行分析和挖掘，可以帮助企业了解用户需求、优化产品设计、提升服务质量等。
贝叶斯网络是一种常用于建模和推理概率关系的图模型，已经在许多领域取得了良好的效果。
本文将探讨基于贝叶斯网络的用户行为分析与预测方法，并对其进行深入研究。
一、贝叶斯网络概述贝叶斯网络是一种图模型，用于描述随机变量之间的概率关系。
它由两部分组成：节点和边。
节点表示随机变量，边表示变量之间的依赖关系。
通过给定部分节点信息，可以推断其他节点之间的概率关系。
在用户行为分析中，可以将用户行为视为一个随机变量，并使用贝叶斯网络建模其与其他相关变量之间的概率关系。
通过观察和收集用户行为数据，可以构建贝叶斯网络模型，并利用该模型进行用户行为的分析和预测。
二、贝叶斯网络在用户行为分析中的应用1. 用户行为建模通过构建贝叶斯网络模型，可以对用户行为进行建模。
首先，需要确定相关的变量，并确定它们之间的依赖关系。
然后，通过观察和收集数据，可以估计变量之间的概率关系，并构建贝叶斯网络模型。
该模型可以帮助企业了解用户在不同环境下的行为规律，并预测其未来可能的行为。
2. 用户需求分析通过对用户行为进行分析，可以了解用户需求。
贝叶斯网络可以帮助企业推断用户需求与其他相关变量之间的概率关系，并预测未来可能出现的需求。
这对于企业来说非常重要，因为它们可以根据这些信息优化产品设计、提供个性化服务等。
3. 用户流失预测流失是每个企业都不愿看到的情况。
通过对用户行为进行分析和预测，可以帮助企业提前发现可能流失的客户，并采取相应措施挽留。
贝叶斯网络可以帮助企业推断用户流失与其他相关变量之间的概率关系，并预测用户未来可能的流失情况。
三、基于贝叶斯网络的用户行为预测方法1. 模型构建首先，需要确定相关变量，并确定它们之间的依赖关系。
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含 了特征词 的概 率统计 信 息和特征 词 间互信 息 ， 引入 了时 间机制 。实验 结果表 明 ， 该模型 进行信 息检 索 ， 查全率和 查 并 用 在
准 率 方 面 都 得 到 了提 高 。 关 键 词 ： 性 化 ； 贝叶 斯 网 络 ； 互 信 息 ； 用 户 模 型 ； 信 息检 索 个
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｐ ｒ ｏ ａ ｆ ｒ ｔ ｎ ｓ ｒ ｉ ｅｉ ｅ ｏ ｎ ｒ ｎ ｒ ｍｐ ｒ ｎ ｆ ｒ ａｉ ｎ ｒ ｔ ｅ ａ ｙ ｔｍ ． Ａ ｓ ｒｍｏ ｅ ａ ｅ ｎ ｓ ｒ ｃ ： ｅ ｓ ｎ ｌ ｎ ｏ ｍａ ｉ ｅｖ ｃ ｓｂ ｃ ｍｉ ｇ ｍｏ ｅ ａ ｄ ｍｏ ｅｉ ｏ ｔ ｔ ｎ ｉ ｏ ｉ ｏ ａ ｉ ｎ ｍ ｔｏ ｅｒ ｖ ｌ ｓ ｉ ｓ ｅ ｕ ｅ ｄ ｌ ｓｄｏ ｂ Ｂａ ｅ ｉｎ ｎ ｔ ｒ ｎ ｔ ａ ｆ ｒ ａｉ ｎ ｉ ｕ ｌ ｗｈ ｃ ｏ ｌ ｏｈ ｅ ｐ ｅ ｓｔｒ ｓ ｓ ｍａ ｔ ｅ ａｉ ｎ ｎ ｔ ｔ ｔ ｉｔ ｂ ｔ ｓ Ｆ ａ ｅ ｙ ｓａ ｅｗｏ ｋ ａ ｄ ｍｕ ｕ ｌ ｎ ｏ ｉ ｍ ｔ ｓｂ ｉ ， ｏ ｔ ｉ ｈ ｃ ｕ ｄ ｂ ｔ ｘ ｒ ｓ ｍ ’ ｅ ｎ ｉ ｒ ｌｔｏ ｓ ｄ ｓａｉ ｉ ｄ ｓ ｕ ｅ ． ｒｍ ｄ ｅ ｃ ａ ｓｃ ｉ ｒ ｏ ｅｓ ｕ ｔ ｒ ｆ ｙ ｓａ ｅ ｏ ｋ ｈ ｄ ｌ ｏ ｔ ｉ ｅ ｅｉ ｆ ｒ ａ ｉ ｎｏ ｔｒ ｓ ｐ ｏ ａ ｉ ｔ ，ｍｕ ｕ ｌｎ ｏ ａ ｉ ｎａ ｄｔ ｅ ｃ ａ ｉｍ． ｎｔ ｒ ｃ ｕ ｅｏ Ｂａ ｅ ｉ ｎ ｔ ｒ ，ｔ ｅｍｏ ｅ ｎａ ｎ ｄｔ ｏ ｈ ｔ ｎ ｗ ｃ ｈ ｎ ｍ ｔ ｆ ｅ ｏ ｍ ’ ｒ ｂ ｂｌｙ ｉ ｔ ａ ｆ ｒ ｔ ｎ ｍ ｉ ｍ ｏ ｉ ｍｅ ｈ ｎ ｓ Ｔ ｅ ｍｏ ｅ ｒ ｖ ｄ ｔ ｒ ｖ ｅｒ ｔ ｆ ｏ ｒ ｃｎ ｓ ｎ ｏ ｌｔ ｎ ｓ ｆ ｒ ａ ｉ ｎ ｒ ｔ ｅ ａ ． ｈ ｄ ｌ ｓｐ ｏ ｅ ｏｉ ｉ ｍｐ ｏ ｅｔ ａｉ ｏ ｒｅ ｔ ｅ ｓ ｄ ｃ ｍｐ ｅ ｅ ｅ ｓｉ ｉ ｏ ｈ ｏ ｃ ａ ｎ ｎ ｍ ｔ ｒ ｖ１ ｏ ｅｉ Ｋｅ ｒ ｓ ｉｄ ｖ ｄ ａｉ ｎ Ｂａ ｅ ｉｎ ｎ ｔ ｏ ｋ ｍｕ ｕ ｌ ｎ ｏ ａ ｉ ｎ ｕ ｅ ｄ ｌ ｉ ｆ ｒ ａ ｉ ｎｒ ｔｉｖ ｌ ｙ ｗｏ ｄ ： ｎ ｉ ｉ ｕ ｔ ； ｏ ｙ ｓａ ｅ ｗ ｒ； ｔ ａ ｆ ｒ ｔ ； ｓ ｒｍｏ ｅ ； ｎ ｏ ｉ ｍ ｏ ｍ ｔ ｒ ａ ｏ ｅ ｅ
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中图法分 类号 ： Ｐ ９ Ｔ ３１
文献标 识码 ： Ａ
文章编 号： ０ ０７２ （０８ ０—０ ７０ １０ —０ ４ ２ ０ ） ５１５ —４
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基于贝叶斯网络和互信息的检索用户模型
陈 莉 莉 ， 周竹 荣
（ 南大 学 计 算机 与信 息科 学 学院 ，重庆 ４ ０ １） 西 ０７５
摘 要 ： 性 化 信 息 服 务 越 来 越 成 为 信 息 检 索 领 域 研 究 的 热 点 。将 贝 叶 斯 网络 和 互 信 息相 结 合 ， 于 个 性 化 检 索 的 用 户 建 个 用 模 中 ，建 立 了一 个 能 同 时 表 达 特 征 词 的 统 计 分 布 和 特 征 词 间 的 语 义 相 关 性 的 用 户 模 型 。模 型 以 贝叶 斯 网络 结 构 为 框 架 ，包
维普资讯
第 ２ 卷 第 ５ ９ 期
Ｖｏ１ ２９ ．
Ｎ ｏ． ５
计 算 机 工 程 与 设 பைடு நூலகம்
Ｃｏ ｕ ｅ ｇｎ ｅ ｉｇａ ｄ Ｄｅｉ ｎ ｍｐ ｔｒ Ｅｎ ｉｅ ｒ ｎ ｓｇ ｎ
２０ 年 ３ ０８ 月
Ｍ ａ ．２ ０８ ｒ ０
征 词 间 的 互信 息 ， 建 出 贝 叶斯 网 络 结 构 的用 户 模 型 ， 构 以期 利
用 贝 叶斯 网 络 的 推 理 功 能 和 互 信 息 的语 义 信 息 来 提 高 个 性 化 检 索 的质 量 。
神 经 网 络 的 方 法 、 于 模 糊 集 的方 法 等 ， 中 基 于 贝 时 斯 网 络 基 其 ‘
的方 法 是 最 常 用 的 “ 基 于 贝 叶 斯 网 络 的 用 户 建 模 方 法 是 基 。 于用 户 感 兴 趣 的 变 量 值 受 概 率 分 布 控 制 的假 设 ， 用 贝 叶 斯 利 网络 以概 率 分 布 为 基 础 的 推 理 来 描 述 用 户 兴 趣 的方 法 “ 。 。这 种 通 过统 计 概 率 和 推 理 建 立 的 用 户 模 型 是符 合 对 用 户 兴 趣 的 发 现 过 程 的 。 随 着 语 义 网 的 发 展 ， 种 基 于 统 计 的 用 户 模 但 这 型在 语 义 的表 达 上 显 示 Ｈ 不 足 ，出现 了各 种 基 于 语 义 的用 户 ｛ 模 型 ，如 Ｓ ｒ ｕｈ５ 基 于 语 义 的 用 户 模 型 将 用 户 兴 趣 从 基 ｍａｔ ｓ ［ Ｐ １ 。
Ｏ 引 言
实现 个 性 化 检 索 的关 键 是 构 建 用 户 模 型 。 目前 ， 户 建 用 模 方 法 包 括 ： 于 逻 辑 的 方 法 、 于 贝 叶 斯 网络 的 方 法 、 于 基 基 基
率 统 计 来 获 取 用 户 兴 趣 特 征 词 ，同 时 引 入 时 间 机 制 和 考 虑 特