基于树状朴素贝叶斯模型的社会网络关系预测
朴素贝叶斯在舆情分析中的应用(六)
朴素贝叶斯在舆情分析中的应用在当今信息爆炸的时代，舆情分析变得越来越重要。
无论是企业、政府还是个人，对于社会舆论的把握和应对都是至关重要的。
而朴素贝叶斯算法作为一种经典的机器学习算法，被广泛应用于舆情分析中。
本文将就朴素贝叶斯在舆情分析中的应用进行论述。
朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的分类算法。
它的原理是基于特征条件独立假设，即假设各个特征之间相互独立。
虽然在现实情况中很难满足这个假设，但在实际应用中，朴素贝叶斯算法的性能却往往出乎意料的好。
在舆情分析中，朴素贝叶斯算法的应用主要包括情感分析、事件分类、舆情预警等方面。
首先，朴素贝叶斯算法在舆情分析中的情感分析中发挥着重要作用。
情感分析是指对一篇文章或一段文本进行情感判断，判断其是正面、负面还是中性情感。
在社交媒体和网络上，大量的文本信息都带有情感色彩，情感分析可以帮助人们更好地理解舆情态势和民意倾向。
朴素贝叶斯算法通过对文本中的词汇频率进行统计和分析，可以较为准确地判断文本所包含的情感倾向。
通过建立情感词库和训练模型，朴素贝叶斯算法可以对大量的文本信息进行情感分类，为舆情分析提供重要的参考。
其次，朴素贝叶斯算法在舆情分析中的事件分类也是非常重要的。
事件分类是指将各种事件按照一定的分类标准进行分类，便于进行舆情监测和分析。
在舆情监测和事件分析中，人工分类成本高、效率低，而朴素贝叶斯算法可以通过训练模型，对各种事件进行自动分类。
通过对事件的关键词和特征进行提取和分析，朴素贝叶斯算法可以准确地对事件进行分类，为舆情监测和事件分析提供便利。
最后，朴素贝叶斯算法在舆情分析中的舆情预警方面也有着重要的作用。
舆情预警是指通过对舆情信息进行监测和分析，提前发现可能引发舆情风险的事件或情况，及时采取措施进行干预和处理。
朴素贝叶斯算法可以通过对历史数据和舆情信息的分析，建立预警模型，对可能引发舆情事件进行预测和预警。
通过对各种事件特征和关键词的分析，朴素贝叶斯算法可以帮助人们及时发现潜在的舆情风险，为舆情处理提供决策依据。
贝叶斯网络在预测和决策中的应用
贝叶斯网络在预测和决策中的应用随着现代技术的不断发展，越来越多的数据被收集和存储，从而形成了一个巨大的数据海洋。
而如何从这些数据中找出有价值的信息，为决策提供支持，则是各个领域面临的共同难题。
贝叶斯网络作为一种有效的概率图模型，在预测和决策中发挥着重要的作用。
一、贝叶斯网络的基本原理贝叶斯网络是一种由节点和有向边构成的有向无环图（DAG）。
其中，每个节点表示一个变量或事件，有向边表示两个变量之间的关系。
节点的状态可以取离散值或连续值。
贝叶斯网络中，每个节点的状态受其父节点的状态影响，而各个节点的状态则构成了一个联合概率分布。
贝叶斯网络通过先验概率、条件概率和后验概率的计算，来描述各个变量之间的关系和概率分布，并通过概率推理来实现预测和决策。
二、贝叶斯网络在预测中的应用贝叶斯网络在预测中的应用非常广泛，在金融、医学、工程等领域都取得了很好的成果。
以金融领域为例，我们可以通过构建一个贝叶斯网络来预测股票市场的涨跌。
在该网络中，我们可以将股票市场的变化视为一个父节点，而该节点的状态取决于其它一些变量，例如金融政策、经济指标等。
这些变量则是股票市场节点的子节点，它们之间的关系则通过条件概率来描述。
在获得一系列历史数据后，我们可以通过贝叶斯网络进行学习和训练，得到各个变量之间的概率分布，并且在未来的预测中，可以通过贝叶斯推理来实现准确的预测。
三、贝叶斯网络在决策中的应用贝叶斯网络在决策中的应用也非常广泛，例如在医疗诊断中，可以通过构建一个贝叶斯网络来为医生提供诊断建议。
在该网络中，我们可以将患者的病情情况视为一个父节点，而该节点的状态取决于一些检查指标、症状等变量。
这些变量则是病情节点的子节点，它们之间的关系同样通过条件概率来描述。
在获得患者的数据后，我们可以通过贝叶斯网络来计算各个变量的概率分布，从而给出诊断建议。
而在诊断的过程中，医生可以通过修改一些变量的状态，来观察诊断建议的变化，从而做出最终的诊断决策。
贝叶斯网络结构学习方法在知识图谱推理中的应用效果评估
贝叶斯网络结构学习方法在知识图谱推理中的应用效果评估知识图谱是一种用于表示和组织知识的结构化数据模型，它通过实体之间的关系来反映事物之间的联系。
随着知识图谱的发展和应用，越来越多的研究者开始关注如何利用这些关系进行推理和推断。
在知识图谱推理中，贝叶斯网络结构学习方法被广泛应用，其具有有效地处理不确定性和复杂关系的优势。
本文将对贝叶斯网络结构学习方法在知识图谱推理中的应用效果进行评估。
一、贝叶斯网络结构学习方法概述贝叶斯网络是一种基于概率图模型的表示方法，它将变量之间的关系表示为有向无环图（DAG）。
贝叶斯网络结构学习方法旨在通过给定的数据集来学习贝叶斯网络的结构，从而推断变量之间的概率关系。
贝叶斯网络结构学习方法通常包括两个主要步骤：变量选择和参数学习。
在变量选择过程中，通过评估变量之间的条件独立性来确定网络的结构；在参数学习过程中，通过最大似然估计或贝叶斯方法来估计网络中的参数。
二、贝叶斯网络在知识图谱推理中的应用1. 知识图谱推理任务知识图谱推理任务主要包括实体关系预测和实体属性填充。
实体关系预测是指给定两个实体，预测它们之间的关系类型；实体属性填充是指给定一个实体，预测它的缺失属性。
这些任务对于知识图谱的完善和扩展非常重要，可以提供更多的知识和信息。
2. 贝叶斯网络在知识图谱推理中的应用贝叶斯网络在知识图谱推理中的应用主要包括两个方面：一是通过学习知识图谱中实体之间的关系，提升知识图谱的表示能力；二是通过基于贝叶斯网络的推理算法，实现对知识图谱中未知关系或缺失属性的预测。
在知识图谱的表示方面，贝叶斯网络可以捕捉实体之间的复杂关系，并将这些关系编码为网络结构。
通过贝叶斯网络的学习方法，可以从大规模的知识图谱数据中发现实体之间的潜在关系，进而提供更多的推理和推断能力。
在知识图谱推理方面，贝叶斯网络可以通过推理算法对未知关系进行预测。
根据已知的实体关系和属性，贝叶斯网络可以自动推断出实体之间的概率关系，并预测未知关系的概率。
人工智能基础(习题卷49)
人工智能基础(习题卷49)说明：答案和解析在试卷最后第1部分：单项选择题，共50题，每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。
1.[单选题]Atlas 加速 AI 推理使用的是什么处理器?A)异腾 910 处理器B)异腾 310 处理器C)GPUD FPGA2.[单选题]以下关于新旧MapReduceAPI的描述错误的是()。
A)新B)新API倾向于使用接口方式，而旧API倾向于使用抽象类C)新API使用C。
nfigurati。
n,而旧API使用J。
bC。
nf来传递配置信息D)新API可以使用J。
b对象来提交作业3.[单选题]关于“回归（Regression）”和“相关（Correlation）”，下列说法正确的是？注意：x是自变量，y是因变量。
A)回归和相关在x和y之间都是互为对称的B)回归和相关在x和y之间都是非对称的C)回归在x和y之间是非对称的，相关在x和y之间是互为对称的D)回归在x和y之间是对称的，相关在x和y之间是非对称的4.[单选题]若将计算机比喻成人的大脑，那么传感器则可以比喻为( )。
A)眼睛B)感觉器官C)手D)皮肤5.[单选题]下面哪一个不是聚类常用的算法（）A)SVMB)DIANA算法C)K均值算法D)AGNES算法6.[单选题]下列关于Python函数调用说法错误的是( )。
A)函数的递归调用必须有一个明确的结束条件B)函数的递归调用每次进入更深一层递归时，问题规模相比上次递归都应有所减少C)函数的递归调用效率不高，递归层次过多会导致栈溢出（在计算机中，函数调用是通过栈（stack）这种数据结构实现的，每当进入一个函数调用，栈就会加一层栈帧，每当函数返回，栈就会减一层栈)D)函数的递归调用由于栈的大小是无限的，所以，递归调用的次数过多，也不会导致栈溢出7.[单选题]( )在搜索有大量分支的状态空间时有相当高的效率。
A)深度优先搜索B)宽度优先搜索C)最好优先搜索D)正向搜索8.[单选题]人工神经网络是由众多简单的( )连接而成的一个网络。
贝叶斯网络模型在决策分析中的应用
贝叶斯网络模型在决策分析中的应用近年来，随着数据的爆炸式增长，数据分析在各个领域的应用变得越来越普遍。
在决策分析领域，贝叶斯网络模型已经成为了一种非常有力的工具。
贝叶斯网络可以帮助我们将各种因素联系起来，预测事件的可能性，并帮助我们做出正确的决策。
接下来，我们将详细的介绍一下贝叶斯网络模型在决策分析中的应用。
一、什么是贝叶斯网络模型贝叶斯网络是一种概率图模型，通过图的节点和边来表示变量之间的联系，节点表示变量，边表示变量之间的依赖关系。
贝叶斯网络模型可以用来推断变量之间的关系，并进行预测。
其基本思想是，对于一个事件来说，我们不仅仅知道其中某些因素的概率，还要考虑这些因素之间的关系，从而得到事件发生的概率。
因此，贝叶斯网络模型可以帮助我们在不确定性的情况下，处理事实和数据之间的关系。
二、贝叶斯网络模型的应用1、风险预测贝叶斯网络模型可以用来进行风险预测，从而帮助我们做出更加明智的决策。
例如，在银行信贷风险评估中，我们可以利用这种模型来建立一个信用评级系统。
我们可以将客户申请的贷款金额、收入、已有贷款的还款情况、年龄、性别等因素作为节点，然后使用大量的数据对这些节点进行训练，从而得到一个准确的风险评估模型。
2、医疗诊断贝叶斯网络模型还可以用来进行医疗诊断。
我们可以将各种疾病、症状、家族史、饮食、运动等因素作为节点，然后使用医疗数据进行训练，从而得到一个准确的诊断模型。
这种模型可以帮助医生更加准确地诊断疾病，并提供更好的治疗方案。
3、工业决策贝叶斯网络模型还可以用来进行工业决策。
例如，在石油开采行业，我们可以将工程中的各种因素，如油藏性质、地质结构、工程参数等作为节点，并使用大量的数据进行训练，从而得到一个准确的决策模型。
这种模型可以帮助决策者更好地做出决策，提高开采效率。
三、贝叶斯网络模型的优势相比于其他模型，贝叶斯网络模型具有以下优势：1、深入分析因素之间的关系贝叶斯网络从本质上就是一种因果推断的模型，在分析过程中，它能够深入分析各个因素之间的关系，与其他模型相比，它更加准确、可靠。
基于树状朴素贝叶斯模型的社会网络关系预测
基于树状朴素贝叶斯模型的社会网络关系预测作者：伍杰华来源：《计算机应用》2013年第11期摘要：在社会网络关系预测研究领域，把基于拓扑结构信息的共邻节点属性作为相似性度量的预测模型应用比较广泛，但是该类算法具有较强的假设独立性，不能完全反映社会网络的“链接”结构。
引入树状朴素贝叶斯（TAN）分类模型，采用信息熵度量节点对的角色，赋予共邻节点集合差异化的贡献权重进行社会关系预测，同时把模型推广到CN，AA和RA 等3种基于相似度的链接预测算法中。
对5个真实社会网络采用AUC和ROC曲线进行实验评价后证明，该模型能够在深入挖掘共邻节点对贡献及解决共邻节点角色独立性的基础上提高预测精确度，同时为该类模型的研究提供一种新的方案。
关键词：社会网络分析；关系预测；链接预测；共邻节点；贝叶斯模型0引言社会网络分析[1]是数据挖掘和机器学习领域其中一个非常活跃的研究课题，也是众多知名的互联网公司例如Facebook、Twitter、YouTube的主要业务方向[2]。
它主要通过学习社会网络中用户属性及其相互间活动关系，挖掘其中内在的知识规律并提供推广和推荐服务，例如展示用户之间“潜在好友”的关联推荐，对用户感兴趣新闻的推荐，发现社会关系中的社区属性，把具备相似兴趣的用户归纳为特定群组和判断微博和博客中的谣言传播等[3]。
在社会网络分析领域，关系可以用网络或者图的结构[4]来表示，其中节点（顶点）表示一个用户，链接（边）表示两个用户之间的关系，如何根据社会网络的历史结构信息预测其演化方式及其用户之间社会关系发生的潜在可能便显得异常重要，这也是本文的研究领域——社会关系预测（后称关系预测）所要解决的基本问题。
1相关工作目前，大部分关系预测模型都是基于社会网络的拓扑特征结构建立，其中基于共同邻接（Common Neighbor， CN）节点——简称共邻节点，特征计算节点对之间的相似度[5] （Similarity）应用最为广泛。
网络舆情监测与分析系统设计与实施方案
网络舆情监测与分析系统设计与实施方案第1章项目背景与需求分析 (3)1.1 舆情监测背景 (3)1.2 市场需求分析 (3)1.3 技术可行性分析 (3)第2章系统设计目标与架构 (4)2.1 设计目标 (4)2.2 系统架构设计 (4)2.2.1 整体架构 (4)2.2.2 功能模块划分 (5)2.3 技术选型 (5)第3章数据采集与预处理 (5)3.1 数据来源分析 (5)3.2 数据采集策略 (6)3.3 数据预处理方法 (6)第四章舆情信息提取与处理 (7)4.1 舆情信息提取 (7)4.1.1 舆情信息提取方法 (7)4.1.2 舆情信息提取流程 (7)4.2 文本去噪与分词 (8)4.2.1 文本去噪 (8)4.2.2 分词 (8)4.3 实体识别与关系抽取 (8)4.3.1 实体识别 (8)4.3.2 关系抽取 (9)第5章情感分析算法与应用 (9)5.1 情感分析概述 (9)5.2 情感极性判定 (9)5.3 情感强度分析 (10)第6章舆情热度评估与趋势预测 (10)6.1 舆情热度评估指标 (10)6.1.1 传播速度指标 (10)6.1.2 话题关注指标 (10)6.1.3 情感倾向指标 (10)6.1.4 话题活跃度指标 (10)6.2 舆情趋势预测方法 (11)6.2.1 时间序列分析方法 (11)6.2.2 灰色预测方法 (11)6.2.3 神经网络方法 (11)6.2.4 支持向量机方法 (11)6.3 基于时间序列的舆情分析 (11)6.3.1 数据预处理 (11)6.3.2 构建时间序列模型 (11)6.3.3 参数优化 (11)6.3.4 舆情趋势预测 (11)第7章用户画像与群体分析 (11)7.1 用户画像构建 (12)7.1.1 用户数据收集 (12)7.1.2 数据预处理 (12)7.1.3 特征提取 (12)7.1.4 用户画像建模 (12)7.1.5 用户画像更新 (12)7.2 群体行为分析 (12)7.2.1 群体特征分析 (12)7.2.2 群体兴趣偏好分析 (12)7.2.3 群体行为趋势预测 (12)7.2.4 群体影响力评估 (12)7.3 网络传播路径分析 (12)7.3.1 信息传播模型构建 (12)7.3.2 传播路径挖掘 (13)7.3.3 传播速度与范围分析 (13)7.3.4 传播策略优化 (13)第8章系统安全与隐私保护 (13)8.1 系统安全策略 (13)8.1.1 物理安全 (13)8.1.2 网络安全 (13)8.1.3 系统安全 (13)8.2 数据安全与隐私保护 (13)8.2.1 数据加密 (13)8.2.2 访问控制 (14)8.2.3 数据备份与恢复 (14)8.2.4 用户隐私保护 (14)8.3 法律法规与伦理规范 (14)8.3.1 法律法规 (14)8.3.2 伦理规范 (14)第9章系统实现与测试 (14)9.1 系统开发环境 (14)9.1.1 硬件环境 (14)9.1.2 软件环境 (15)9.2 系统实现与部署 (15)9.2.1 系统架构设计 (15)9.2.2 系统实现 (15)9.2.3 系统部署 (15)9.3 系统测试与优化 (15)9.3.1 系统测试 (15)9.3.2 系统优化 (16)第10章项目总结与展望 (16)10.1 项目总结 (16)10.2 技术展望 (16)10.3 应用前景分析 (17)第1章项目背景与需求分析1.1 舆情监测背景互联网技术的飞速发展和信息传播手段的多样化，网络已成为人们获取和交流信息的主要渠道。
社交网络中单条动态的热门程度预测
社交网络中单条动态的热门程度预测摘要以用户为创造者和传播者的社交网络已成为人们现代生活中必不可少的一部分。
用户的大量新鲜想法、好友关系都潜藏在社交网络中，使得社交网络成为大数据的一个重要来源。
数据挖掘的一个最重要的应用就是分析数据之间隐含的关系，并为将来所用。
在社交网络中，用户有限的时间和精力决定了用户只会去关注他们感兴趣的和热门的事物。
因此，及时地预测社交网络中什么是热门的内容不仅能帮助用户最大化他们的时间和精力，还能够帮助社交网站为用户提供更人性化的服务。
因此，本论文将研究社交网络中内容的热门预测，包括预测的内容分类、方法总结和模型评估。
近年来，对于社交网络中的内容预测中较多关注的是话题或事件的预测，对于单条动态的热门程度预测才刚刚起步。
因此本文将深入探讨如何预测单条动态的流行程度，并推出一个借鉴经济学领域的、基于时间和空间异质性的巴斯模型，来实现预测。
该模型只需要一条动态发布后一天内的信息，就可以预测这条动态以点赞数和转发量衡量的未来走势，并且进一步判定这条动态将来是否会热门。
本文在真实的推特数据集上进行了扩展性实验来验证时空异质性巴斯模型的有效性和精确率。
实验结果证明，该模型在预测单条动态走势时有更小的绝对比例误差，在预测动态是否热门时查准率也比对照模型平均高24%，因此说明本文推出的基于事件和空间异质性的巴斯模型对于单条动态的热门程度预测效果显著。
关键词：社交网络热门内容预测模型单条动态Predicting Single-Tweet Popularityin Social NetworkABSTRACTCentralized with users being the creators and propagators,social network tends to be an indispensable part of modern people’s life,in the era of Web2.0.Massive amount of users’thoughts and friendship are implied in social network,which becomes a promising source of big data.One of the most significant meanings for data mining is to analyze the underlined relations among data,and use it for future.In social network,the limitation of users’time and attention determines that users will only focus on what they are interested and what is popular for the time being.Predicting what is popular in time will not only improve the utilization of users’time and attention,but also benefit social websites to offer better service to their users.In this chapter,we intend to research on the popularity prediction of textual content,using big data in social network.We focus on methods and models of prediction,which are well classified by elements the models consider,such as user behaviors,the life cycles of information,and the social network topology.We also reveal researchers’work on classifying social networks, evaluating metrics,as well as feature selection,and what remains to be done.Although a few topic or event prediction models have been proposed in the past few years, researches that focus on the single tweet prediction just emerge recently.Therefore,we fur-ther dig into predicting the popularity of single tweet with STH-Bass,a Spatial and Temporal Heterogeneous Bass model derived from economic field,to predict the popularity of a single tweet.Leveraging only the first day’s information after a tweet is posted,STH-Bass can not only predict the trend of a tweet with favorite count and retweet count,but also classify whether the tweet will be popular in the future.We perform extensive experiments to evaluate the efficiency and accuracy of STH-Bass based on real-world Twitter data.The evaluation results show that STH-Bass obtains much less APE than the baselines when predicting the trend of a single tweet, and an average of24%higher precision when classifying the tweets popularity.KEY WORDS:Social Network,Popular Contents,Prediction Models,Single Tweet目录主要符号对照表vii第一章绪论1第二章社交网络52.1社交网络特性 (5)2.1.1社交网络图模型 (6)2.1.2强关联、弱关联 (6)2.1.3长尾效应 (7)2.2社交网络分类 (8)2.2.1狭义社交网络 (8)2.2.2事件型的社交网络 (8)2.2.3专项型的社交网络 (9)2.2.4社交网络内容预测方向总结 (10)第三章社交网络内容预测133.1预测内容分类 (13)3.2预测模型分类 (14)3.2.1基于用户行为的预测模型 (16)3.2.2基于动态的生命周期 (20)3.2.3基于社交网络拓扑结构 (22)3.3评估指标分类 (24)3.3.1排名问题预测 (25)3.3.2分类问题预测 (26)3.3.3回归问题预测 (30)第四章单条动态流行程度预测334.1单条动态流行程度预测简介 (33)4.2基于推特的数据分析 (34)第五章基于时空异质性的巴斯模型395.1问题陈述 (40)5.2巴斯模型 (40)5.3巴斯模型的局限性及扩展 (43)5.4时空异质性的巴斯模型及其推导 (44)5.4.1时空异质性巴斯模型 (44)5.4.2时空异质性巴斯模型的推导 (46)第六章实验496.1预测动态的走势 (49)6.2预测动态是否热门 (52)第七章结论537.1全文总结 (53)7.2展望未来 (53)参考文献57致谢67攻读学位期间发表的学术论文69主要符号对照表u用户w动态t时间f(t)t时刻的点赞数r(t)t时刻的转发量fc一条动态w的最终点赞数rc一条动态w的最终转发量T稳定时间S(t)t时刻点赞或转发动态的人数Y(t)0到t时刻的累积热门指数Y(T)最终热门指数ν稳定因子µ平衡点赞数和转发量在热门指数中的比重的因子γ判断动态是否热门的阈值m潜在阅读动态的人数p创新者因子q模仿者因子x与用户相关的特征向量y与动态w相关的特征向量num_of_followings用户的粉丝数num_of_followers用户的关注数num_of_tweets用户发布的动态总数num_of_favorites用户收藏的动态总数num_of_creating_time动态w的发布时间num_of_URLs动态w中的链接数量num_of_characters动态w中的字符数量第一章绪论社交网络作为Web2.0时代新兴起的休闲娱乐工具，无疑成为现代人们生活中必不可少的一部分。
社会网络分析及模型构建方法
社会网络分析及模型构建方法社会网络分析是一种研究人际关系网络的方法，它通过分析人与人之间的联系以及这些联系的特征来揭示社会结构和人际关系的模式。
在当今信息时代，社会网络分析方法被广泛应用于各个领域，包括社会学、心理学、管理学等，并帮助研究人员更好地理解和预测社会行为。
在进行社会网络分析之前，首先需要明确研究目的和问题。
例如，我们可能想要了解一个团体内的意见领袖以及信息流动的路径，或者分析一个线上社交媒体平台上的用户关系以及信息扩散的特点。
明确问题将有助于确定分析方法和模型的选择。
一种常用的社会网络分析方法是基于节点的分析。
在这种方法中，研究者关注网络中的个体节点，并通过分析节点间的连接和节点的特征来揭示社会网络的结构。
例如，可以使用节点度中心性来度量节点在网络中的重要性，节点度中心性越高，表示该节点在网络中具有更多的连接。
另一个常用的指标是介数中心性，它反映了节点在网络中作为信息传递媒介的重要程度。
另一种常用的分析方法是基于社区的分析。
社区是指在网络中具有内部联系紧密、而与外部联系较弱的一群节点。
社区分析方法的目标是将网络中的节点划分为若干个社区，以揭示网络结构中存在的模式和规律。
这种方法可以帮助我们发现网络中潜在的子群体以及他们之间的联系。
在社交媒体分析中，社区分析方法可以用来发现用户兴趣群体或者判断用户之间的关系强度。
在进行社会网络分析时，构建模型是至关重要的一步。
模型可以帮助我们理解社会网络中的关系结构以及关系的形成和演化过程。
常用的网络模型有无标度网络模型、随机网络模型和小世界网络模型等。
这些模型具有不同的性质和规律，可以用来解释不同类型的社会网络。
例如，无标度网络模型认为社交网络中存在少数节点拥有更多的连接，而大部分节点只有少量的连接。
这种模型可以解释为什么一些用户在社交媒体上拥有大量的粉丝，而大部分用户只有很少的关注者。
除了基本的网络模型，还有一些特殊的网络模型，如重叠社区网络模型、动态网络模型等。
基于贝叶斯网络的时间序列预测技术研究
基于贝叶斯网络的时间序列预测技术研究随着现代科学技术的不断发展，复杂的自然和社会系统已经成为我们面对的一个重要挑战。
预测这些系统中的变化越来越需要高效的方法和技术。
时间序列预测是预测复杂系统变化的重要方法之一。
在时间序列预测中，贝叶斯网络是一种有效的方法，其已得到广泛的应用。
本文将对基于贝叶斯网络的时间序列预测技术进行探讨。
一、贝叶斯网络贝叶斯网络是一种基于概率的图模型，其主要用于表示变量之间的依赖关系。
在贝叶斯网络中，节点表示变量，边表示变量之间可能存在的依赖关系。
贝叶斯网络可以用来解决多种问题，包括推理、分类和时间序列预测等。
在此，我们主要关注时间序列预测。
二、时间序列预测时间序列预测是指根据已知的时间序列数据来预测未来的数值。
时间序列预测适用于多种领域，包括经济、气象、交通等。
在时间序列预测中，我们通常使用已知的历史数据来预测未来的趋势和变化。
因此，时间序列预测是一个极具挑战性的问题，其需要高效的算法和模型来解决。
三、基于贝叶斯网络的时间序列预测在基于贝叶斯网络的时间序列预测中，我们首先需要构建一个贝叶斯网络模型。
具体来说，我们需要确定变量之间的依赖关系和变量的条件概率分布。
贝叶斯网络通常使用贝叶斯学习算法来学习这些概率分布。
贝叶斯学习算法可以自动地从数据中学习概率分布，并生成贝叶斯网络模型。
在时间序列预测中，我们使用贝叶斯网络模型来预测未来的数值。
具体来说，我们需要根据已知的历史数据来计算未来数据的条件概率分布，并使用这个分布来预测未来的数值。
贝叶斯网络模型通常可以通过给定先验信息来进行优化，从而提高预测的精度和效率。
四、贝叶斯网络时间序列预测的优缺点基于贝叶斯网络的时间序列预测具有各种优点和缺点。
其中，优点包括：①贝叶斯网络模型可以对复杂的非线性系统进行建模和预测。
②贝叶斯网络模型具有一定的鲁棒性，对噪声和缺失数据具有一定的容错性。
③贝叶斯网络模型可以自动地从数据中学习概率分布，减少了人工干预和预设的依赖关系，提高了预测的精度和效率。
数据挖掘导论课后习题答案
数据挖掘导论课后习题答案数据挖掘导论课后习题答案数据挖掘是一门涉及统计学、机器学习和数据库技术的跨学科领域，旨在从大量的数据中发现有价值的信息和模式。
在这门课程中，学生将学习数据挖掘的基本概念、方法和技术，并通过习题的解答来加深对这些概念的理解和应用。
下面是一些常见的数据挖掘导论课后习题及其答案，供学生参考。
1. 什么是数据挖掘？数据挖掘的目标是什么？答：数据挖掘是从大量的数据中提取出有用的信息和模式的过程。
其目标是发现隐藏在数据背后的知识和规律，以便支持决策和预测。
2. 数据挖掘的主要任务有哪些？答：数据挖掘的主要任务包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测和预测等。
分类是将数据分为不同的类别；聚类是将数据分为相似的群组；关联规则挖掘是发现数据中的关联关系；异常检测是识别与其他数据不同的异常数据；预测是根据已有的数据来预测未来的趋势。
3. 数据挖掘的过程包括哪些步骤？答：数据挖掘的过程一般包括问题定义、数据收集、数据预处理、特征选择、模型建立、模型评估和结果解释等步骤。
问题定义是明确挖掘的目标和需求；数据收集是获取相关数据；数据预处理是对数据进行清洗、集成、转换和规约；特征选择是选择对挖掘任务有用的特征；模型建立是选择合适的模型并进行训练；模型评估是评估模型的性能；结果解释是对挖掘结果进行解释和应用。
4. 什么是分类算法？常见的分类算法有哪些？答：分类算法是将数据分为不同类别的算法。
常见的分类算法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机和神经网络等。
决策树通过构建树状结构来进行分类；朴素贝叶斯基于贝叶斯定理进行分类；支持向量机通过寻找最优超平面进行分类；神经网络模拟人脑神经元的工作原理进行分类。
5. 什么是聚类算法？常见的聚类算法有哪些？答：聚类算法是将数据分为相似群组的算法。
常见的聚类算法包括K均值聚类、层次聚类和DBSCAN等。
K均值聚类通过将数据分为K个簇来进行聚类；层次聚类通过构建树状结构来进行聚类；DBSCAN基于密度的聚类算法，将高密度区域看作簇。
朴素贝叶斯应用
朴素贝叶斯应用
朴素贝叶斯分类算法是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立性假设的分类算法。
其主要应用领域包括：
1. 文本分类：朴素贝叶斯算法在文本分类中表现出色，可以用于垃圾邮件过滤、情感分析、主题识别等任务。
2. 垃圾邮件过滤：利用朴素贝叶斯算法可以根据邮件的文本特征（如关键词、词频）判断是否为垃圾邮件。
3. 情感分析：通过训练一个基于朴素贝叶斯算法的分类器，可以将文本分为正向情感和负向情感，用于分析用户评论、社交媒体数据等。
4. 主题识别：将文本数据分为不同的主题，如新闻分类、网页分类等，可以应用于自动标记和信息组织。
5. 推荐系统：朴素贝叶斯算法可以用于用户兴趣建模，根据用户的历史行为和偏好进行推荐。
6. 缺失数据填充：朴素贝叶斯算法可以根据已有特征推测缺失数据的取值，应用于填充缺失数据。
需要注意的是，朴素贝叶斯算法对特征条件独立性的假设可能不符合实际情况，因此在实际应用中，需要结合领域知识和数据预处理技术来处理相关的问题。
基于图论的社交网络分析与预测
基于图论的社交网络分析与预测社交网络是现代社会中非常重要的组成部分，人们在社交网络中建立了各种关系，分享信息，交流思想。
社交网络分析与预测是研究这些社交网络中的关系和模式的一种方法。
图论作为一种重要的数学工具，可以用于分析和预测社交网络。
首先，社交网络可以用图论的概念来表示。
在图中，每个节点代表一个参与者或实体，例如人或组织。
边或弧表示节点之间的关系，例如人与人之间的友谊关系或组织之间的合作关系。
通过构建一个图，我们可以清楚地看到参与者之间的关系，从而进行进一步的分析。
其次，社交网络分析可以通过图论的方法来揭示参与者之间的关系和模式。
通过计算图的中心度指标，我们可以确定网络中最重要的节点。
例如，度中心度可以衡量一个节点有多少邻居节点，介数中心度可以衡量一个节点在网络中的传递信息的重要性。
这些中心度指标可以帮助我们发现网络中的核心成员和关键节点。
此外，社交网络中的社区检测可以帮助我们发现紧密相连的节点集合，这些节点之间有着更多的内部连接而少量的连接到其他社区。
社区检测可以帮助我们理解社交网络中的群体结构和人际关系。
然后，利用社交网络分析的结果，我们可以进行预测和推断。
通过分析网络中的节点和边的属性，我们可以预测节点的行为和关系发展的趋势。
例如，我们可以通过分析用户在社交媒体上的行为来预测他们可能感兴趣的内容或其他用户与其建立连接的可能性。
此外，社交网络分析还可以帮助我们预测社交网络的整体发展趋势。
通过分析网络中节点和边的增长模式，我们可以推断网络的扩展方式和规模的变化。
最后，社交网络分析可以被应用于许多领域。
在商业领域，社交网络分析可以帮助企业识别潜在客户和合作伙伴，为其提供更精确的定向推广和市场营销策略。
在政治领域，社交网络分析可以帮助政府或候选人了解选民的意见和态度，从而制定更有针对性的政策和宣传策略。
在医学领域，社交网络分析可以帮助研究人员了解疾病的传播模式和预测流行趋势，从而制定有效的预防和控制策略。
贝叶斯网络在预测模型中的应用
贝叶斯网络在预测模型中的应用在现代数据分析领域中，预测模型是一个非常重要的组成部分。
预测模型能够利用历史数据来预测未来的事件或结果，这在各个应用领域中都有着广泛的应用。
然而，预测模型也面临着一些挑战，比如如何更好地对历史数据进行建模，如何更好地处理不确定性等等，这些问题都是影响预测结果准确性的因素。
贝叶斯网络是一种概率图模型，它能够通过建立随机变量之间的关系来描述变量之间的依赖关系，并且能够通过贝叶斯推断来处理不确定性。
在预测模型中，贝叶斯网络也有着广泛的应用，本文将着重探讨贝叶斯网络在预测模型中的应用。
一、贝叶斯网络介绍贝叶斯网络是一种概率图模型，它由一个有向无环图和一组概率分布组成。
有向无环图中的节点代表随机变量，边代表变量之间的依赖关系。
节点的概率分布由其父节点的取值来决定，这种依赖关系可以通过条件概率表来描述。
贝叶斯网络能够通过联合概率分布来描述复杂系统中变量之间的关系，并且能够通过概率推断来分析目标变量的概率分布。
贝叶斯网络的应用非常广泛，比如在医学诊断、风险评估、金融预测等领域都有着广泛的应用。
二、贝叶斯网络在预测模型中的应用1、时间序列预测时间序列预测是预测模型中的一种重要应用，它能够通过历史数据来预测未来的趋势。
然而，时间序列预测中存在很多不确定性，比如数据的噪声、突发事件的发生等等。
贝叶斯网络能够利用历史数据来建立变量之间的依赖关系，并且能够通过贝叶斯推断来处理不确定性。
贝叶斯网络中的节点可以代表不同的变量，比如时间、经济指标等等，节点之间的连接可以表示它们之间的依赖关系。
通过贝叶斯推断，可以快速地更新模型，同时处理数据中的不确定性，从而提高模型的准确性。
2、金融预测金融预测是贝叶斯网络在实际应用中的典型场景之一。
金融市场具有很高的不确定性和复杂性，因此需要一个能够处理不确定性的模型。
贝叶斯网络能够利用历史数据建立变量之间的依赖关系，并且能够利用贝叶斯推断来处理不确定性。
贝叶斯网络可以用来预测股票价格、汇率变动等金融指标，从而帮助投资者进行决策。
贝叶斯网络在数据分析与预测中的应用研究
贝叶斯网络在数据分析与预测中的应用研究随着数据时代的到来，数据分析与预测已经成为各行各业不可或缺的一部分。
然而，对于复杂的数据集而言，单一的统计或机器学习模型已经无法满足我们需要提取信息、做出预测的需求，因此，贝叶斯网络作为一种强大的工具，在数据分析与预测中有着广泛的应用。
1. 贝叶斯网络的定义与原理贝叶斯网络是一种用于描述变量之间依赖关系的概率图模型，它以有向无环图为基础，通过表示变量之间的联合概率分布来刻画变量之间的因果关系。
因此，贝叶斯网络不仅可以用于概率分布的表示和推断，还可以用于预测、决策和诊断等领域。
贝叶斯网络的基本原理是贝叶斯定理，即后验概率等于似然函数乘以先验概率再除以边缘概率。
在贝叶斯网络中，每个变量都表示为一个节点，节点之间通过概率分布和条件概率表相互连接，形成有向无环图。
节点之间的连接表示变量之间的依赖关系，节点的概率分布和条件概率表描述了节点之间的概率关系。
贝叶斯网络的优点在于，它可以处理大量的变量之间的依赖关系，惊人的计算速度和可解释性，能够帮助我们更好地理解和处理数据集的结构。
2. 贝叶斯网络在数据预测中的应用贝叶斯网络可以通过最大后验概率来完成预测，即选取能使后验概率最大化的变量组合作为结果。
贝叶斯网络的优势在于它不仅能够预测未来的结果，而且能够推断出导致结果的因素以及它们之间的关系。
以下是一些贝叶斯网络在数据预测中的应用：2.1. 金融领域在金融领域中，贝叶斯网络可以应用于信用风险评估、预测股票价格、判断债券违约等方面。
例如，假设我们需要预测一家公司的债券是否会违约。
我们可以通过构建一个贝叶斯网络，用公司财务数据作为输入变量，例如收入、利润、负债等，然后确定债券违约和这些变量之间的依赖关系。
最后，通过计算后验概率，我们可以对该公司是否会违约进行预测。
2.2. 电子商务领域在电子商务领域中，贝叶斯网络可以应用于用户购物行为的推荐系统、产品质量分析和售后服务等方面。
例如，假设我们需要设计一个推荐系统，以预测用户是否会购买某件商品。
基于机器学习的社交媒体数据分析算法研究
基于机器学习的社交媒体数据分析算法研究随着社交媒体的发展，越来越多的人开始在这些平台上分享信息、互动交流和建立社群。
而这些海量的数据不仅代表着人们的行为和情感，也为企业和政府提供了宝贵的市场情报和社会洞察。
但是如何更好地获取、处理、分析和应用这些数据呢？这就需要利用机器学习来构建高效准确的社交媒体数据分析算法。
第一部分：数据获取和预处理首先，要获得有效的社交媒体数据，需要考虑两个方面：数据源和数据格式。
数据源可以分为公开和私有两种，其中公开数据可以通过社交媒体的API进行获取，如Twitter、Facebook和Instagram等；私有数据则需要通过合作或其他方式获取。
而数据格式则涉及到如何规范化数据类型、统一编码和去除噪声等。
在获取数据后，需要进行预处理以使数据更加适合后续的分析和建模。
预处理包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据归约等过程。
数据清洗是指去除不必要的信息和删去错误的数据；数据集成是指将多个数据源的数据整合到一个数据仓库中；数据转换则通过将数据转换为可处理的格式和把数据映射为合适的视图来减少数据复杂性；数据归约是指将数据缩减为更小、更容易处理、但仍然代表原始数据的表示形式。
第二部分：特征提取和选择在数据预处理后，需要将原始数据转化为能够让机器学习算法处理的特征集。
特征提取就是将原始数据转化为能够计算和用于运算的特征向量，用来描绘不同业务场景的特征和属性。
特征选择则是在特征提取后再次筛选特征，以选出对分类或聚类最具有代表性的特征。
在社交媒体数据分析中，常用的特征包括文本特征、语言特征和用户特征。
文本特征包括词频、TF-IDF和情感极性等；语言特征包括词性、语言模式和语义关系等；用户特征则涉及用户地域、性别、职业、兴趣和社会影响力等。
在特征选择过程中，可以通过特征重要性、相似性、相关性和独立性等指标来进行筛选和排除。
第三部分：机器学习算法和模型在特征提取和选择后，需要根据业务需求选择适合的机器学习算法和模型来对数据进行分析。
工作识别名词解释
工作识别名词解释工作识别是指一种技术，通过识别用户的身份特征、角色以及各种细节，以便对用户的工作行为进行合理的识别和控制。
本文将从以下几个方面来介绍工作识别的各个概念：I.念所谓工作识别，是指一种技术，通过识别用户的身份特征、角色以及其它细节，然后以此为基础，对用户的工作行为进行合理的识别和控制，以改善其工作效率。
工作识别主要分为两大类，一种是自动识别（也称身份认证），另一种是人工识别，包括传统的基于人面识别和护照识别等。
1)动识别自动识别技术的目的是识别并认证用户的身份，其主要有两种实现方式：一种是基于物理和生物特征的识别，如人脸识别、指纹识别等；另一种是基于技术特征的识别，如智能卡、密码、数字签名等。
2) 人工识别人工识别则是指在某种特定情况下，利用人工智能或其他类似技术，根据用户提供的证件信息和其它细节，来识别用户身份。
这种方式主要应用于政府机构、联合国机构、社会组织等对用户身份认证的场合。
II.作识别的用途工作识别的主要用途有如下几个方面：1)全提升利用工作识别技术可以有效提升安全水平，包括针对计算机网络的防护，也可以有效减少身份盗用以及伪造行为的发生。
2)速工作效率工作识别可以有效提高用户的工作效率，减少浪费时间在重复操作上，同时也可以节省人力和物力成本，确保企业的有效运作。
3)据管理和分析工作识别可以有效管理用户的工作数据，并进行有效的数据分析，以更好地满足企业的管理需求，进而提高企业的整体效率。
III.作识别的实施实施工作识别技术的关键是要找到一种有效的识别算法。
目前，业界使用的主要识别算法有基于模型的算法、卷积神经网络和叠加编码等。
1)于模型的算法基于模型的算法是指利用模型来预测用户身份，最常用的模型有朴素贝叶斯模型、决策树模型、支持向量机模型等。
2)积神经网络卷积神经网络（CNN）是基于深度学习的识别算法，可以从图像中提取特征，并识别出图像中的目标对象。
3)加编码叠加编码是一种推理算法，可以根据输入的用户信息，通过去哈希及编码，对输入数据进行叠加编码，从而实现对数据的验证及认证功能。
人工智能与机器学习考试
人工智能与机器学习考试（答案见尾页）一、选择题1. 人工智能的主要研究内容包括哪些？A. 计算机视觉B. 自然语言处理C. 语音识别D. 专家系统2. 机器学习中常用的算法有哪些？A. 决策树B. 支持向量机（SVM）C. 随机森林D. 神经网络3. 人工智能的目的是什么？A. 创建全新的智能体B. 模拟和扩展人类智能C. 解决复杂的问题D. 提供娱乐4. 机器学习中的数据预处理主要包括哪些步骤？A. 数据清洗B. 特征提取C. 数据转换D. 数据划分5. 在人工智能领域中，哪个概念是用于描述智能行为的？A. 机器学习B. 深度学习C. 自然语言处理D. 计算机视觉6. 人工智能的发展历程可以分为几个阶段？A. 两个阶段B. 三个阶段C. 四个阶段D. 五个阶段7. 机器学习中，哪个概念用于描述模型对训练数据的拟合程度？A. 过拟合B. 欠拟合C. 正则化D. 优化8. 在人工智能中，哪个技术是用于实现智能对话的？A. 语音识别B. 自然语言生成C. 计算机视觉D. 专家系统9. 人工智能中的神经网络是一种什么类型的模型？A. 顺序计算模型B. 并行计算模型C. 深度学习模型D. 分布式计算模型10. 机器学习中，哪个概念用于评估模型的性能？A. 深度学习B. 超参数调整C. 偏差与方差分析D. 交叉验证11. 机器学习中，以下哪个术语描述的是分类问题？A. 聚类B. 回归C. 强化学习D. 半监督学习12. 在人工智能领域，以下哪个国家被认为是领导者？A. 美国B. 中国C. 英国D. 德国13. 人工智能在医疗健康领域的应用主要包括哪些？A. 疾病诊断B. 药物研发C. 机器人手术D. 患者监测14. 机器学习中，以下哪个概念用于描述模型从数据中学习的能力？A. 特征工程B. 模型训练C. 模型评估D. 模型优化15. 在人工智能中，以下哪个技术是实现计算机视觉的关键？A. 神经网络B. 支持向量机（SVM）C. 计算机视觉算法D. 数据挖掘16. 人工智能在金融领域的应用主要包括哪些？A. 信用评分B. 欺诈检测C. 自动化交易D. 客户服务17. 机器学习中，以下哪个方法用于评估模型的性能？A. 偏差B. 方差C. R² 或 R² 分数D. 准确率18. 人工智能的核心技术包括哪些？A. 神经网络B. 自然语言处理C. 计算机视觉D. 专家系统19. 人工智能和机器学习在哪些领域有广泛应用？A. 医疗保健B. 金融C. 交通D. 教育20. 什么是机器学习中的过拟合现象？A. 训练集的误差率高于验证集的误差率B. 训练集的误差率低于验证集的误差率C. 训练集和验证集的误差率相等D. 训练集的误差率和验证集的误差率没有直接关系21. 在人工智能中，哪种技术可以模拟人类的思考过程？A. 神经网络B. 深度学习C. 强化学习D. 机器学习22. 机器学习中的特征选择是什么？A. 选择对模型预测性能影响最大的特征B. 选择与目标变量无关的特征C. 选择对特征重要性进行排序的特征D. 选择随机选择的特征23. 在人工智能中，哪些技术属于计算机视觉领域？A. 人脸识别B. 语音识别C. 自动驾驶D. 图像识别24. 人工智能和机器学习在未来的发展趋势是什么？A. 更加智能化B. 更加广泛的应用C. 更加普及到各个领域D. 更加注重隐私保护25. 机器学习中的交叉验证是什么？A. 将数据集分为训练集和测试集，然后在训练集上进行模型训练，在测试集上进行模型评估B. 将数据集分为训练集、验证集和测试集，然后在训练集上进行模型训练，在验证集上进行模型调整，在测试集上进行模型评估C. 将数据集分为多个子集，轮流将每个子集作为测试集，其余子集作为训练集，然后对每个子集进行模型评估，最后取平均值D. 以上都不对26. 人工智能中的因果推理是什么？A. 通过观察数据之间的关系来推断因果关系B. 通过统计分析来推断因果关系C. 通过实验来推断因果关系D. 通过模型预测来推断因果关系27. 人工智能主要研究什么领域？A. 计算机科学B. 数学C. 控制论D. 心理学28. 机器学习是人工智能的一个分支，它的主要目的是什么？A. 模拟人类大脑的工作原理B. 创建类似人类的机器人C. 解决复杂的数据问题D. 提供个性化的服务29. 在人工智能中，以下哪个术语用来描述使计算机系统能够自动学习和改进的能力？A. 神经网络B. 专家系统C. 深度学习D. 自然语言处理30. 人工智能中的深度学习是一种特殊的机器学习方法，它基于什么理论？A. 人工神经网络B. 大数据C. 模式识别D. 逻辑推理31. 在人工智能中，以下哪个因素对模型的性能影响最大？A. 数据的质量和数量B. 算法的复杂性C. 硬件的性能D. 计算资源32. 人工智能在哪些领域有广泛的应用？A. 医疗保健B. 金融C. 教育D. 所有行业33. 机器学习中，以下哪个概念用来描述模型对自己行为的理解？A. 可解释性B. 迁移学习C. 强化学习D. 对抗训练34. 在人工智能中，以下哪个技术可以用于识别图像中的物体？A. 语音识别B. 计算机视觉C. 自然语言处理D. 传感器融合35. 人工智能的发展对于未来社会的潜在影响包括？A. 更高的生产效率B. 人力资源的转变C. 新的职业和就业机会D. 所有选项都正确36. 机器学习中，以下哪个概念描述了通过数据学习算法的过程？A. 超参数调整B. 模型训练C. 特征工程D. 强化学习37. 人工智能和机器学习的关系是什么？A. 人工智能是机器学习的子集B. 机器学习是人工智能的子集C. 两者相互独立D. 两者相互依赖38. 在人工智能中，以下哪个技术不是用来识别图像中的对象的？A. 面部识别B. 语音识别C. 情感分析D. 图像分类39. 机器学习中，以下哪个术语描述了一个训练数据集，它用于训练模型？A. 训练样本B. 测试样本C. 训练集D. 验证集40. 在机器学习中，以下哪个概念描述了模型的预测能力？A. 精度B.召回率C. F1分数D. 均方误差41. 人工智能应用中最广泛的技术之一是什么？A. 自然语言处理B. 计算机视觉C. 语音识别D. 专家系统42. 机器学习中，以下哪个步骤不属于特征工程？A. 数据清洗B. 特征选择C. 特征转换D. 特征规范化43. 人工智能的未来发展方向可能包括哪些领域？A. 量子计算B. 生物信息学C. 医疗诊断D. 所有选项都是二、问答题1. 什么是人工智能？请简要介绍其发展历程。
大数据分析基础试卷
大数据分析基础一、基础知识部分习题（共29题，67分）1、大数据的最显著特征是（）。
（单选题，本题2分）A：数据规模大 B：数据类型多样 C：数据处理速度快 D：数据价值密度高2、美国海军军官莫里通过对前人航海日志的分析，绘制了新的航海路线图，标明了大风与洋流可能发生的地点。
这体现了大数据分析理念中的（）。
（单选题，本题2分）A：在数据基础上倾向于全体数据而不是抽样数据B：在分析方法上更注重相关分析而不是因果分析C：在分析效果上更追究效率而不是绝对精确D：在数据规模上强调相对数据而不是绝对数据3、下列对大数据特点的说法中，错误的是（）。
（单选题，本题2分）A：数据规模大 B：数据类型多样 C：数据处理速度快D：数据价值密度高4、当前社会中，最为突出的大数据环境是（）。
（单选题，本题2分）A：互联网 B：物联网 C：综合国力 D：自然资源5、下列关于计算机存储容量单位的说法中，错误的是（）。
（单选题，本题2分）A：1KB＜1MB＜1GB B：基本单位是字节（Byte）C：一个汉字需要一个字节的存储空间 D：一个字节能够容纳一个英文字符，6、下列关于聚类挖掘技术的说法中，错误的是（）。
（单选题，本题2分）A：不预先设定数据归类类目，完全根据数据本身性质将数据聚合成不同类别B：要求同类数据的内容相似度尽可能小C：要求不同类数据的内容相似度尽可能小D：与分类挖掘技术相似的是，都是要对数据进行分类处理7、下列关于大数据的分析理念的说法中，错误的是（）。
（单选题，本题2分）A：在数据基础上倾向于全体数据而不是抽样数据B：在分析方法上更注重相关分析而不是因果分析C：在分析效果上更追究效率而不是绝对精确D：在数据规模上强调相对数据而不是绝对数据8、大数据时代，数据使用的关键是（）。
（单选题，本题2分）A：数据收集 B：数据存储 C：数据分析 D：数据再利用9、数据仓库的最终目的是（）。
（单选题，本题2分）A：收集业务需求 B：建立数据仓库逻辑模型C：开发数据仓库的应用分析D：为用户和业务部门提供决策支持10、支撑大数据业务的基础是（）。
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比较广 泛， 但 是该类算 法 具有 较 强 的假 设 独 立性 ， 不 能 完全 反 映社 会 网络 的 “ 链接” 结构 。 引入树 状 朴 素 贝 叶斯
（ Ｔ Ａ Ｎ） 分 类模 型 ， 采 用信 息 熵度 量 节 点 对 的 角 色 ， 赋 予 共 邻 节 点 集 合 差 异 化 的 贡 献 权 重 进 行 社 会 关 系预 测 ， 同 时把 模
型推广 到 Ｃ Ｎ， Ａ Ａ和 Ｒ Ａ等 ３种基 于相似度的链接预测 算法 中。对 ５个真 实社会 网络采用 Ａ Ｕ Ｃ和 Ｒ Ｏ Ｃ曲线进行 实验
评价后证 明， 该模型能够在深入挖掘 共邻 节点对 贡献及 解决共 邻节 点 角色独立性 的基础 上提 高预测 精确度 ， 同时为
该 类 模 型 的研 究提 供 一 种 新 的 方 案 。
ＷＵ Ｊ ｉ ｅ ｈ ｕ ａ ，
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计 算机 应用， ２ ０ １ ３ ， ３ ３ （ １ １ ） ： ３ １ ３ ４— ３ １ ３ ７ ， ３ ２ ０ ０ 文章编号 ： １ ０ ０ １ — ９ ０ ８ １ （ ２ ０ １ ３ ） １ １ － ３ １ ３ ４ 。 ０ ４
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关键词 ： 社会 网络分析 ； 关 系预测 ； 链接 预测 ； 共 邻节点 ； 贝叶斯模 型
中 图分 类 号 ： Ｔ Ｐ ３ ９ １ 文 献 标 志码 ： Ａ
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伍 杰 华
（ １ ． 广东工贸职业技术 学院 计算机工程系， 广州 ５ １ ０ ５ １ ０ ； ２ ． 华南理工大学 信息科学与技术学院， 广州 ５ １ ０ ６ ４ １ ）
（ 通信作者电子邮箱 ｊ ｉ ｅ ｈ ｕ ａ ｕ ＠ｇ ｍ ａ ｉ ｌ ． ｃ ｏ ｎ ｒ ）
摘
要： 在 社 会 网络 关 系预 测 研 究领 域 ， 把 基于拓 扑 结构信 息的共邻 节 点属性作 为相似性 度量 的预测 模型 应 用
Ｃ ＯＤＥ Ｎ Ｊ ＹＩ Ｉ Ｄ Ｕ
பைடு நூலகம்
ｈ ｔ ｔ ｐ ： ／ ／ ｗ ｗ ｗ ． ｊ ｏ ｃ ａ ． ｃ ｎ
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基 于 树 状 朴 素 贝 叶斯 模 型 的社 会 网络 关 系预 测