网络留言分类中贝叶斯复合算法的应用研究
贝叶斯网络算法在人工智能中的应用探究
贝叶斯网络算法在人工智能中的应用探究人工智能，作为当今科技领域热门话题，吸引了越来越多的关注。
人工智能的核心在于数据分析，尤其是通过算法对数据进行分析和预处理。
其中，贝叶斯网络算法是一种重要的数据处理工具，本文将着重讨论贝叶斯网络算法在人工智能中的应用。
一、贝叶斯网络算法简介贝叶斯网络算法是一种基于概率论和图论的计算机算法，最早由托马斯·贝叶斯提出。
该算法主要基于贝叶斯定理，通过数学模型来分析数据之间的因果关系。
在许多领域中，贝叶斯网络算法都有着极高的应用价值。
贝叶斯网络算法是一种非常适合推断模型关系的方法，通常可以应用于自然语言处理、图像识别、机器学习和智能推荐等领域。
其左右所涵盖的内容广阔，因此该算法在人工智能技术中也被广泛应用。
二、贝叶斯网络算法在人工智能中的应用1.自然语言处理贝叶斯网络算法在自然语言处理中的应用是十分重要的，这方面的应用包括机器翻译、语音识别和情感分析等。
这是因为贝叶斯网络算法在处理大规模数据时，具有极高的准确性和灵活性。
例如，贝叶斯网络算法可以通过分析用户的搜索记录，来预测用户的下一步行动。
也可以通过分析用户设备上的功能与应用，结合之前的搜索记录，来推测用户的实际需求。
因此，在自然语言处理领域中，贝叶斯网络算法显得尤为重要和必要。
2.智能推荐贝叶斯网络算法也可以应用于智能推荐系统中。
通过分析用户的浏览记录、收藏记录、交互状态和评分等信息，贝叶斯网络算法可以快速地检测出用户的情感和兴趣。
此外，该算法还可以通过构建用户-物品关系网络，进而完成个性化推荐的过程。
例如，当用户浏览了一件商品时，贝叶斯网络算法可以通过分析该用户的购买历史、浏览历史、地理位置等信息，来推荐更适合该用户的商品，从而提升用户购物体验。
因此，在今天的购物推荐系统中，贝叶斯网络算法已经被广泛应用。
3.机器学习贝叶斯网络算法在机器学习和数据挖掘中也有着广泛的应用。
其主要应用于分类、聚类、数据降维等方面。
朴素贝叶斯在网络安全中的应用
在当今互联网高速发展的时代，网络安全问题日益凸显。
各种网络攻击手段层出不穷，给网络安全带来了极大的挑战。
为了有效应对这一挑战，人们不断探索和研究各种新的网络安全技术和手段。
朴素贝叶斯算法作为一种经典的机器学习算法，在网络安全领域也有着广泛的应用。
本文将就朴素贝叶斯在网络安全中的应用进行探讨。
一、朴素贝叶斯算法简介朴素贝叶斯算法是一种基于概率统计的分类算法，其基本思想是根据特征之间的条件独立性假设，利用贝叶斯定理来进行分类。
它通过计算给定样本属于不同类别的概率，从而确定样本所属的类别。
朴素贝叶斯算法在文本分类、垃圾邮件过滤等领域有着广泛的应用，其简单高效的特点使其成为了一种经典的分类算法。
二、朴素贝叶斯在网络入侵检测中的应用网络入侵检测是保护网络安全的重要手段之一，其主要任务是监测和识别网络中的各种异常行为。
朴素贝叶斯算法在网络入侵检测中有着广泛的应用。
通过对网络流量数据进行分析，可以提取出各种特征信息，如数据包长度、传输速率、协议类型等。
然后利用朴素贝叶斯算法对这些特征进行分类，从而实现对网络入侵行为的检测和识别。
三、朴素贝叶斯在恶意代码检测中的应用恶意代码是网络安全领域中的另一个重要问题，恶意代码的不断演变给网络安全带来了巨大的挑战。
朴素贝叶斯算法可用于分析恶意代码的特征，如指令序列、系统调用、文件操作等，然后通过对这些特征进行分类，从而实现对恶意代码的检测和识别。
与传统的基于签名的检测方法相比，朴素贝叶斯算法在恶意代码检测中具有更好的泛化能力和实时性。
四、朴素贝叶斯在网络欺诈检测中的应用网络欺诈是网络安全领域中的另一个重要问题，如信用卡欺诈、虚假广告等。
朴素贝叶斯算法在网络欺诈检测中同样有着广泛的应用。
通过对用户行为数据进行分析，可以提取出各种特征信息，如登录地点、登录时间、交易金额等。
然后利用朴素贝叶斯算法对这些特征进行分类，从而实现对网络欺诈行为的检测和识别。
五、朴素贝叶斯在垃圾邮件过滤中的应用垃圾邮件是影响用户体验和网络安全的另一个问题，朴素贝叶斯算法在垃圾邮件过滤中有着广泛的应用。
基于贝叶斯网络的文本分类技术研究
基于贝叶斯网络的文本分类技术研究文本分类技术是一种重要的信息处理技术，旨在自动将文本信息分为若干个类别，以满足不同领域用户的需求。
在当前信息时代的大数据环境下，文本分类技术的研究和应用已经成为学术和工业界的一个热点问题。
其中，基于贝叶斯网络的文本分类技术因其简单、可靠和有效等特点而备受关注。
一、贝叶斯网络基础贝叶斯网络是由贝叶斯定理推导出的一种图论模型。
在该模型中，每个变量都表示了一个节点，每个节点之间的关系可以通过有向边来描述。
贝叶斯网络的本质是一种联合概率分布模型，可以用于揭示变量之间的因果关系。
贝叶斯网络在文本分类中的应用基于以下两个基本假设：首先，每个文档都可以看作由许多单词组成的一组随机变量；其次，每个词在文档中是否出现是独立的。
从这两个假设出发，我们可以很容易地构建出一个基于贝叶斯网络的文本分类模型。
二、基于贝叶斯网络的文本分类方法在实际应用中，基于贝叶斯网络的文本分类方法主要包含以下几个步骤：1. 特征提取：文本中通常含有大量无关信息，需要通过特征提取将其转换为数值型向量，以便模型进行计算。
目前常用的文本特征提取方法包括TF-IDF、词袋模型等。
2. 模型构建：在基于贝叶斯网络的模型中，我们需要先按照语言模型的思想，将文档转换为单词序列，再将其编码成向量表示。
然后根据先验知识构建一个贝叶斯网络模型，并进行参数训练。
3. 模型评估：使用模型评估方法对模型进行验证，计算其性能指标，如精度、召回率、F1值等。
4. 模型应用：将已经训练好的模型应用于实际文本分类任务中，对输入文本进行分类。
三、贝叶斯网络的优点和局限相比于传统的文本分类方法，基于贝叶斯网络的文本分类技术有以下几个优点：1. 简单有效：基于贝叶斯网络的文本分类方法没有过多的复杂度，且准确性高，可用于处理海量数据。
2. 自动学习：贝叶斯网络模型训练过程中会自动学习每个特征的重要性，不需要手动设置权重。
3. 鲁棒性好：当某些情况变化时，模型不会受到影响，对于非线性或复杂关系分类任务特别有效。
贝叶斯网络在人工智能中的应用研究
贝叶斯网络在人工智能中的应用研究作为现代人工智能的一个重要分支，贝叶斯网络已经在很多领域得到了广泛的应用。
贝叶斯网络可以描述多个随机变量之间的依赖关系，并在此基础上进行推理，不仅可以用于分类、聚类、决策等各种机器学习任务，也可以应用于人工智能的自然语言处理、计算机视觉等领域。
一. 贝叶斯网络的基本原理贝叶斯网络，也叫信念网络，是一种用图像化的方式来表达变量之间的条件依赖关系的概率图模型。
它模拟了概率推理的过程，即在已知一些观测变量的情况下，推断其它的变量的状态。
贝叶斯网络包含了一组节点和一组有向边，其中节点表示随机变量，有向边表示变量之间的依赖关系。
在一个贝叶斯网络中，每个节点都有一个条件概率分布，这个分布依赖于该节点的父节点集合。
二. 贝叶斯网络在人工智能中的应用1. 贝叶斯网络在自然语言处理中的应用贝叶斯网络可以用于文本分类、情感分类、知识抽取、命名实体识别等自然语言处理任务。
例如，在文本分类的任务中，贝叶斯网络可以被用于分类新闻、推文、评论等大量的文本数据，还可以用于建立文本生成模型，产生有关新闻、评论和网上讨论的摘要。
2. 贝叶斯网络在计算机视觉中的应用贝叶斯网络也可以用于计算机视觉领域中的对象识别、图像分割、人脸识别等任务。
例如，在人脸识别任务中，贝叶斯网络可以用于构建复杂而高效的模型，通过识别和分析不同人类面部的特征点，获得人脸的全局和局部结构信息实现人脸识别。
三. 贝叶斯网络的优缺点贝叶斯网络具有以下几个优点：1. 可以利用已知的先验知识，从而减小了样本数的要求，尤其是对于高维数据情形的情况。
2. 可以自然地扩展为动态贝叶斯网络，可以用于处理时间序列信号或动态演化过程，例如交通路况的预测等。
3. 可以实现特定任务的解释和推断。
但是，贝叶斯网络也存在一些缺点：1. 需要准确地选定变量之间的先验知识，这对实际应用的产生困难。
2. 需要对参数进行学习，这需要大量的计算资源。
3. 随着变量增加，网络结构呈指数增长，导致学习和推理变得困难。
贝叶斯网络在社交网络分析中的应用
贝叶斯网络在社交网络分析中的应用社交网络已成为了人们生活中不可或缺的一部分，而随着互联网技术的发展，社交网络中的数据量也越来越大。
如何准确分析这些数据，获取有用的信息，就成为了一项重要的任务。
贝叶斯网络的出现为社交网络分析带来了新的思路和方法。
本文将从贝叶斯网络的基本概念、应用场景以及在社交网络分析中的实际应用方面进行探讨。
一、贝叶斯网络的基本概念贝叶斯网络是一种概率图模型，它用图来表示对象之间的依赖关系。
图中的节点表示变量，边表示变量之间的依赖关系，节点上的条件概率分布则反映了它与其父节点的关系。
简单来说，就是利用变量之间的概率关系来描述它们之间的联系。
贝叶斯网络最早是由英国的托马斯·贝叶斯提出的，他尝试通过概率论来解决关于证据、未知事实之间的推理问题，为此他得到了贝叶斯定理。
贝叶斯网络分为两种类型，一种是有向无环图（DAG，Directed Acyclic Graph），另一种是无向图（UG，Undirected Graph）。
有向无环图又称作贝叶斯网，它的每个节点都代表一个变量，它的父节点表示它的直接原因，子节点表示直接影响它的变量。
无向图没有明显的方向性，只有节点之间的关联关系，通常用于描述变量之间的相互制约关系。
二、贝叶斯网络的应用场景贝叶斯网络在许多领域都有应用，比如医学诊断、金融分析、遥感数据分析等。
在社交网络中，贝叶斯网络可以应用于用户行为预测和信息传播分析等方面。
首先，贝叶斯网络可以用于用户行为预测。
通过监控用户在社交网络上的行为，我们可以将其转化为节点和边构成的图，每个节点代表一个用户，边表示用户之间的互动关系。
然后，我们可以利用贝叶斯网络分析这幅图，从而预测用户在接下来的某个时段内会对某个事件产生怎样的反应。
例如，在某次营销活动中，如果我们能够预测一个用户对某个广告的感兴趣程度，就能给用户推送更加个性化的广告，提高我们的广告点击率。
其次，贝叶斯网络可以用于信息传播分析。
朴素贝叶斯在社交网络分析中的应用(Ⅱ)
朴素贝叶斯在社交网络分析中的应用在当今数字化社会中，社交网络已经成为人们日常生活的一部分。
人们通过社交网络平台进行信息交流、社交互动以及展示自己的生活状态。
然而，社交网络中所涵盖的信息量庞大，要想从中挖掘出有价值的信息并进行有效的分析，需要借助一些专业的技术手段。
朴素贝叶斯算法就是其中之一，它在社交网络分析中有着广泛的应用。
首先，我们来了解一下朴素贝叶斯算法的基本原理。
朴素贝叶斯算法是一种基于概率统计的分类方法，它基于贝叶斯定理和特征条件独立假设，通过对已知数据进行学习，然后利用学习到的模型对未知数据进行分类。
在社交网络分析中，朴素贝叶斯算法可以用于文本分类、情感分析等方面。
其次，朴素贝叶斯算法在社交网络文本分类中的应用。
社交网络中存在大量的文本信息，包括用户发布的动态、评论、回复等。
对这些文本信息进行分类可以帮助我们更好地理解用户的兴趣和偏好，从而为用户提供更加个性化的推荐服务。
朴素贝叶斯算法通过学习文本的特征词频率，可以对文本进行分类，将其归为不同的类别，比如情感类别、主题类别等。
再次，朴素贝叶斯算法在社交网络情感分析中的应用。
社交网络中的用户在进行互动时会表达各种情感，比如喜怒哀乐、赞美批评等。
情感分析可以帮助我们了解用户对某一话题或产品的态度，对于企业和机构来说，这种信息是非常宝贵的。
朴素贝叶斯算法可以通过学习情感词的频率和分布，对文本进行情感分类，从而实现对用户情感的自动分析。
最后，朴素贝叶斯算法在社交网络舆情监控中的应用。
舆情监控是企业和机构非常重要的工作之一，通过监控社交网络中的舆论动向，可以及时发现和处理一些负面信息，保护自身品牌形象。
朴素贝叶斯算法可以通过学习舆情文本中的关键词频率和分布，对舆情进行分类和评判，辅助企业和机构及时做出应对措施。
综上所述，朴素贝叶斯算法在社交网络分析中有着广泛的应用，它可以帮助我们更好地理解用户的行为和情感，为企业和机构提供更加精准的信息服务。
当然，朴素贝叶斯算法也并非没有局限性，比如对于特别复杂的文本信息以及长尾词频分布情况下的分类准确性等方面都存在一定的挑战。
贝叶斯统计在分类问题中的应用研究
贝叶斯统计在分类问题中的应用研究分类问题是机器学习中最常见的问题之一。
分类算法的目标是将数据集分为多个互不重叠的类别，这些类别可以是二分类、多分类，也可以是层次化分类。
分类算法的应用广泛，比如垃圾邮件过滤、疾病诊断、金融风险评估等等。
贝叶斯统计是处理分类问题的一种有力工具。
它是一种基于概率论的方法，通过计算后验概率来进行分类。
相比于其他分类算法，贝叶斯分类具有高效、可解释性强、不容易过拟合、可以适应新数据等优点，在实际应用中表现出了很强的实用性。
一、贝叶斯分类的基本思想贝叶斯分类的基本思想是利用贝叶斯定理计算后验概率。
贝叶斯定理是指，已知先验概率和条件概率，可以求出后验概率。
在分类问题中，先验概率指的是各个类别的概率，条件概率指的是某个数据点属于某个类别的概率。
通过计算后验概率，就可以把数据点划分到最有可能的类别中。
贝叶斯分类的步骤分为两步：训练和预测。
在训练阶段，需要计算各个类别的先验概率以及每个特征在各个类别下的条件概率，这个过程称为模型训练。
在预测阶段，需要根据多个条件概率计算后验概率，最终确定数据点的类别。
二、贝叶斯分类的算法在贝叶斯分类中，最常见的算法是朴素贝叶斯算法（Naive Bayes）。
它之所以被称为“朴素”是因为它假设各个特征之间是相互独立的。
虽然这个假设在实际应用中并不一定成立，但朴素贝叶斯算法依然表现出了不错的性能。
朴素贝叶斯算法分为三个步骤：1. 计算各个类别的先验概率p(y)。
2. 计算各个特征的条件概率，即在每个类别下，每个特征取值的概率p(xi|y)。
3. 根据贝叶斯定理，计算后验概率p(y|x)。
具体地，对于一个新的数据点x，计算它属于各个类别的后验概率，然后将其划分到后验概率最大的类别中。
三、贝叶斯分类的应用贝叶斯分类在实际应用中有很广泛的应用。
以下是一些典型的应用场景：1. 垃圾邮件过滤。
将邮件分为垃圾邮件和正常邮件两种类别，朴素贝叶斯算法可以通过计算每个单词在各个类别下的出现频率来对邮件进行分类。
贝叶斯网络在社交网络中的应用研究
贝叶斯网络在社交网络中的应用研究一、引言社交网络已经成为了我们日常生活中不可或缺的一部分。
大量的人们通过社交网络平台进行信息的交流、分享、互动等，这种新兴的信息传播方式给人们的生活带来了极大的方便。
然而，社交网络的海量信息也给人们信息过载的问题，同时也给我们研究社交网络的难题。
贝叶斯网络作为一种统计模型，被广泛地应用在社交网络中的信息推荐、用户行为预测等方面。
本文就将深入探讨贝叶斯网络在社交网络中的应用研究。
二、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用图表示的概率图模型，它使用有向无环图来表示一组变量的条件依赖关系。
网络中的节点表示随机变量，边表示条件概率。
贝叶斯网络的基本原理是基于贝叶斯定理，通过观察到的证据来推断变量之间的依赖关系。
2.贝叶斯网络的特点贝叶斯网络具有以下几个特点：（1）假设变量之间的依赖关系可以用有向无环图来表示。
（2）假设每个节点只依赖于其父节点。
（3）假设每个节点的条件概率分布可以通过一组训练数据来学习。
（4）假设变量之间是相互独立的。
三、社交网络中的信息推荐1.贝叶斯网络在信息推荐中的应用社交网络中的信息推荐是指根据用户的兴趣、好友关系等信息，为用户推荐感兴趣的内容。
贝叶斯网络可以通过观察到的用户的行为数据，学习用户的兴趣模型，并根据模型为用户进行信息推荐。
例如，可以通过用户的点击行为、浏览行为等来学习用户对不同内容的偏好，然后根据用户的个性化兴趣模型为其推荐相关内容。
2.贝叶斯网络在社交网络中的应用案例以社交网络中的微博推荐为例，通过使用贝叶斯网络模型，可以根据用户的关注、点赞、转发等行为来构建用户的兴趣模型，并根据模型为用户进行个性化的微博推荐。
例如，对于某个用户，根据其过去的行为可以得知他对体育新闻比较感兴趣，因此可以在他的首页上优先推荐相关的体育新闻。
四、社交网络中的用户行为预测1.贝叶斯网络在用户行为预测中的应用用户行为预测是指根据用户过去的行为，预测其未来可能的行为。
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本文 针对 传 统方 法 和朴素 贝 叶斯 在 网络 留言分 类应 用 中 的局 限性 ， 对 网络 留 言分类 的特点 进 行 了
系统 分析 和研究 ， 提 出了一种 基 于 Ｓ ＶＭ— Ｅ Ｍ 算 法 的朴 素贝 叶斯 复合 智 能分类 算 法 ， 该 算法 充 分融 合朴 素 贝叶斯 简单 高效 、 Ｅ Ｍ 算法 对 不完 全数据 处理 的优 点 ， 将对 邮件过 滤关 键字 的缺失 属性 的估计 值 作 为 Ｅ Ｍ 算 法初始值 ， 并计算极大似然估计完成缺失属性 的填补， 获 取 适 合 的最 大 Ｅ Ｍ 收敛 值 和加 速 收
收 稿 日期 ： ２ ０ １ ２ — ０ ７ — ２ ６
基 金 项 目： 甘肃省教育科学“ 十一 五 ” 规划课题（ Ｇ Ｓ ［ ２ ０ １ ０ ］ Ｇ Ｘ０ ４ ６ ）
作者简介 ： 马 小龙 （ １ ９ ７ ９ 一 ） ， 男， 圆族 ， 甘 肃 临夏 人 ， 甘 肃 民 族 师范 学 院讲 师 。
４ ４
佛 山科 学技 术学 院学报 （ 自然科 学版 ）
第３ １卷
敛， 然后 利用朴 素 贝叶斯 分类算 法对 完整数 据集进行 分类 ， 提高 网络 留言分类 的精 确度 和性 能 。
１ 朴 素 贝 叶斯 分 类 技 术
第 ３ １卷第 ２期
２ ０ １ ３ 年 ３月
佛 山科学 技术 学院 学报 （ 自然 科学 版 ）
Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ｏ ｆ Ｆ ｏ ｓ ｈ ａ ｎ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ（ Ｎａ ｔ ｕ ｒ ａ ｌ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ Ｅ ｄ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ）
ＶＯ １ ． ３ １ Ｎｏ． ２
Ｍ ａ ｒ ．２ ０１ ３
文章编号 ： １ ０ ０ ８ — ０ １ ７ １ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ２ — ０ ０ ４ ３ — ０ ５
网络 留言 分 类 中贝 叶斯 复合 算 法 的应 用研 究
马 小 龙
（ 甘 肃民族师范学院 计算机科 学系， 甘肃 合作 ７ ４ ７ ０ ０ ０ ）
摘要 ： Ｂ ａ ｙ ｅ ｓ算 法 在 已知 先 验 概率 与 条 件 概 率 的情 况 下 进行 模 式 分 类 ， 待 分 样 本 的分 类 结 果 取 决 于 各 类 域 中样
本 的全体 ， 但实际上类别总体的概率分布和各类样本的概率分布 函数是不确定 的。为 了解决 上述问题 ， 提 出了
关键词 ： 网络 留 言 ； 文本分类 ； Ｂ ａ ｙ ｅ ｓ ） Ｓ ＶＭ ） Ｅ Ｍ
中 图分 类 号 ： ＴＰ ３ ９ １ 文献标志码 ： Ａ
在２ １ 世纪 ， 计算 机非 常 重要 的特 征是 信息 化 、 数 字 化 和网络 化 ， 计算 机 网 络经 过 近 ４ Ｏ年 的发 展 和 完善， 已经广 泛应 用于 各个领 域 。网络 留言 已成 为人们 信息交 流 和交换 的一种重 要方 式 ， 它可 以实现 网 站 与客 户之 间及 不 同客户 之间 的交流 与沟通 。 网络 留言使用 简单 、 方便 ， 给人 们 的生 活带来 极大便 利 ， 但
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种 基于 Ｓ ＶＭ— Ｅ Ｍ 算法 的 Ｂ ａ ｙ ｅ ｓ 算法． 首 先 利 用 非 线 性 变 换 和 结 构 风 险最 小 化原 则 将 流 量 分 类 问题 转 化 为 二
次寻优问题 ， 然后 要 求 Ｅ Ｍ 算法对 Ｂ ａ ｙ ｅ ｓ 算法要求条件独立性假设 进行填补 ， 最后 利用 Ｂ ａ ｙ ｅ ｓ 算 法 进 行 网 络 留 言分类 ， 提 高 了分 类 的准 确 性 和 稳 定 性 。
就 是朴 素贝 叶斯算 法 ， 它是 一种 简单 而高效 的基 于概率 统计 的分 类算法 ， 在 文本 分类 技术 中有广 泛 的应
用， 能适 应 信息 的变化 。朴 素 贝叶斯算 法 中的所有 属性 都参 与分 类 ， 但 是 实际统 独立性 的假 设极 大影 响 了分类 性 能和准 确 度 ］ 。
大量 的商 业 广告 、 色情 、 反 动垃 圾信 息 和病毒 的 泛滥 浪 费 了 网络带 宽 和存 储 空 间 ， 逐 渐成 为 Ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｎ ｅ ｔ 上
的一个 严 重 的安 全 问题 ， 也 给社 会秩 序造成 了极 大 的危 害＿ 。因此 ， 如 何帮 助人们 有 效地选 择 和利用所 感 兴趣 的信 息 ， 尽 量剔 除不相 关 信息和 不 良信息 ， 已经成 为 一个新 的研 究热 点Ｌ １ ｊ 。 目前 ， 常用 的文本 分类 和 预测方 法有 ： １ ） 决 策树归 纳分 类法 ， 其 原理 是 以 自顶 向下递 归 的分治方 法 ， 从训 练元 组集 和它们 的相 关联 的类 标号 开始构 造决策 树 ， 从而 训 练集递 归地划 分 成较小 的子 集 。 ２ ） 基于 规则 的分 类 ， 其 原 理是使 用一 组 Ｉ Ｆ —ＴＨＥ Ｎ 规 则进行 分类 ， 根 据规 则质 量 的度量 ， 如准确 率 、 覆盖率 ， 或 者根 据领 域 专家 的建议 ， 将规 则组 织成 一个优 先权 列表 ， 以此 来激 活具 有最 高优先 权 的类预 测 。３ ） 基 于 智 能统 计和 学 习的方 法 。基 于统 计 的方法有 ＫＮＮ、 Ｓ ＶＭ 、 Ｂ ａ ｙ ｅ ｓ 、 Ｒｏ ｃ ｃ ｈ ｉ ｏ等分类 算 法 ， 其 中最为 经典 的