贝叶斯网络分类器的知识提取方法研究

摘要：

本文在原有贝叶斯网络分类器的基础上构造判定树，从而将贝叶斯网络分类器中蕴含的分类判定知识更直观地呈现给用户。将此方法应用于银行信用卡资信评估的分类分析，成功地获得了有指导意义的信息。进一步的工作包括研究构造判定树的其它的属性选择标准.更高效的剪枝策略，以及充分利用这种树的判定结果的非确定性提取更多有意义的知识如概率分类规则等的方法。

关键词： 信息增益 判定树 贝叶斯网络 分类器 知识提取

作者: 王竞春 丁贵涛 黄亚楼

作者单位: 南开大学计算机科学与技术系,天津,300071 南开大学软件学院,天津,300071

会议类型: 国内会议

会议名称: 第二十一届中国数据库学术会议

会议地点: 厦门

会议语种:中文

页码: 290-292

在线出版日期: 2004-10-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）