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曼弗雷德·杰格;马可·里皮;安德烈·帕塞里尼;保罗·弗雷斯科尼

用于关系域中特征构造和学习的类型扩展树。 （英语） Zbl 1334.68186号

Artif公司。智力。 204, 30-55 (2013).
摘要：类型扩展树是一种强大的表示语言，用于描述关系域中实体邻域的组合结构的“计数”特征。在本文中，我们提出了一种类型扩展树（TET）的学习算法，该算法可以在监督学习环境中发现信息计数特征。对书目数据的实验表明，TET-learning能够发现h索引定义背后的计数特征，以及信息检索中常用的文档频率反转特征。我们还介绍了TET特征值的度量。该度量被定义为Wasserstein-Kantorovich度量的递归应用。使用（k）-NN分类器的实验表明，与基于简单计数统计的其他方法相比，利用TET值中编码的递归计数统计提高了分类精度。

引用于1文件

MSC公司：

68T05型 人工智能中的学习和自适应系统
68N17号 逻辑编程

关键词：

统计关系学习;归纳逻辑程序设计;功能发现

软件：

特征秩;EMD公司;ArnetMiner公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{M.Jaeger}等人，Artif。智力。204、30-55（2013年；Zbl 1334.68186）
全文： 内政部 链接

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