贝叶斯网及其在网上智能中的应用研究

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1、北京工业大学博士学位论文贝叶斯网及其在网上智能中的应用研究姓名：冀俊忠申请学位级别：博士专业：计算机应用技术指导教师：刘椿年20040401北京工业大学工学博士学位论文针对网上个性化教学问题，本文设计并实现了一种基于贝叶斯网学生解题模型的智能教学系统BPU—ITS—Math系统，重点描述了贝叶斯网模型在该系统中的构造、推理及其在智能教学策略中的应用过程，系统的运行实例说明了用贝叶斯网建立学生解题模型的有效性和实用性。总之，本文以网上智能为研究背景，以贝叶斯网模型为技术主线，在分析总结前人工作成果的基础上，对网上智能商务系统中的知识发现、贝叶斯网模型及其学习算法进行了理论上的探讨，并对贝叶

2、斯网在网上商品推荐、个性化推荐机制和网上智能教学中的应用等问题进行深入研究。所取得的创新性成果主要包括：提出了一种改进的贝叶斯网结构学习算法，丰富了贝叶斯网的算法研究；提出了一个基于贝叶斯网客户购物模型的商品推荐方法；给出了一种基于多级客户模型的个性化商品推荐机制；设计并实现了一种基于贝叶斯网学生解题模型的智能教学系统，这些研究都拓宽了贝叶斯网的应用领域，并具有潜在的应用前景。关键词网上智能；数据挖掘；贝叶斯网；个性化推荐：网上智能教学一II—AbstractWebIntelligence(WI)isanewresearchareaexploitingArtificialIntellig

3、ence(A1)andadvancedInformationTechnology(IT)ontheWebandIntemet；itisoneofthemostactiveresearchfieldsincurrentAIandcomputerscience．WiththerapidgrowthofWorldWideWeb，WIalmostcoversallcurrentresearchtopicsinII：PersonalizationisanimportantcharacterofWebIntelligentsystems，itsrealizationdependsOnfindingt

4、heknowledgeofcustomersODWeb．AsthereismuchuncertaininformationonWeb，itisaresearchfocushowtofindsuchknowledgeinthisarea．BayesianNetwork(BN)isoneofthemosteffectivetheoreticalmodelsforuncertaintyknowledgeexpressingandreasoning．Withmanyadvantagesondealingwithuncertaintyproblems，theresearchandapplicati

5、onsofBayesianmodelingtechnologyareallthetimehottopicsofAI．ThisthesistakesBayesiannetworkanditsapplicationtoWebintelligenceaSaresearchtopic．ThisthesistakestheknowledgediscoveryinB2Ce-commercewebsiteasaninstancetostudyknowledgediscoveryinWI．Thethesisanalysesindetailsthebasicflow，primarydataminingme

6、thodsandapplicationsoftheknowledgediscoveryine—commercesystemsofB2C．andexploresfuturedevelopmentsinthisarea．BNisthebasicmechanismofknowledgediscoveryusedinthisthesis；wereviewthestructurelearningofBN，probabilityintbrenceonBN，andapplicationsofBN，anddiscussfuturedirectionsoftheresearch．Weproposeamod

7、ifiedmethodcalledE1-B&B—MDL．Therearetwomajorcontributionsinthisalgorithm．Firstly,zero—orderandpartialfirst-orderindependencetestsareusedtOobtainanoriginalgraphofthenetwork，whichreducesthenumberofindependencetestsanddat