uncertain data | BriefGPT - AI 论文速递

关键词uncertain data

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从可能世界到可能模型：学习不确定数据
我们介绍了一种从不确定数据中学习线性模型的高效方法，其中不确定性被表示为数据中可能的变化集合，导致预测的多样性。我们的方法利用抽象解释和 zonotopes（一种凸多面体类型）来紧凑地表示这些数据集的变化，从而能够同时对所有可能的世界进行符
PDFa month ago
在增量不确定数据库中挖掘加权序列模式
由于科学技术的迅速发展，不确定、嘈杂和不确定数据的重要性以指数速度增加。因此，挖掘不确定数据库中的模式引起了研究人员的关注。此外，需要发现这些数据库中的频繁项目序列以获得具有重大影响的有意义知识。因此，在挖掘序列模式时需要处理权重的约束。然
PDF3 months ago
向量空间的符号查询：概率数据库和关系嵌入的结合
该研究借鉴概率数据库理论和算法，提出了一种新的关系嵌入模型 TO，旨在解决不完整和不确定数据上的复杂查询问题，并使用有效的推断算法，证明其具有普适性和高效性。
PDF4 years ago
IJCAI通过一致性学习利用代表性可能世界对不确定数据进行聚类
本文提出了一种代表性可能世界的一致聚类算法，该算法解决了现有可能世界算法中存在的负面影响和无法利用可能世界之间的一致性的问题，该算法的实验结果表明优于现有的算法。
PDF5 years ago
ACL自然语言生成增强带有不确定信息的人类决策
本文比较不同的信息表现形式对人类决策的影响，发现使用自然语言生成（NLG）在不确定情况下可以提高决策水平，在 442 名成年人的任务研究中，NLG 的表现相对于图形表现平均要好 24％，而将 NLG 与图形结合使用可使决策水平提高 44％。
PDF8 years ago
基于不确定数据的不确定质心分区聚类
本文基于一种新颖的聚类中心点概念，理论研究了现有的分区聚类方法，并提出了一种有基础的聚类方法，以便更好的表达一组不确定对象的聚类，从而支持更一致的改进聚类性能，同时保持着与现有分区聚类算法相近的效率。
PDF12 years ago
因子图和 MCMC 的可扩展概率数据库
本文提出了一种将概率应用于不完整的数据库中的方法，使用 Markov chain Monte Carlo（MCMC）来恢复不确定性，提供对任意图形模型和关系代数公式的高效查询，并演示了与 materialized view 维护技术之间的联
PDF14 years ago