【摘 要】
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贝叶斯网（Bayesian Network,BN）是概率推理及知识表示的重要框架,被广泛应用于故障诊断、金融投资决策、疾病风险评估等推理诊断系统,是辅助人们规避风险、做出正确决策的重要工具。高效的BN概率推理方法对增强推理诊断系统的推理能力具有重要的现实意义。然而,在基于BN概率推理的实际应用中,由于缺乏BN节点间间接存在的关联信息,过多的BN节点参与推理计算,导致BN推理效率不高。因此,如何筛选
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贝叶斯网（Bayesian Network,BN）是概率推理及知识表示的重要框架,被广泛应用于故障诊断、金融投资决策、疾病风险评估等推理诊断系统,是辅助人们规避风险、做出正确决策的重要工具。高效的BN概率推理方法对增强推理诊断系统的推理能力具有重要的现实意义。然而,在基于BN概率推理的实际应用中,由于缺乏BN节点间间接存在的关联信息,过多的BN节点参与推理计算,导致BN推理效率不高。因此,如何筛选部分BN节点用于推理,是提高BN概率推理效率的关键。知识图谱（Knowledge Graph,KG）包含海量的结构化领域知识,是补充缺失知识及信息的有效工具。针对BN概率推理任务,如何利用KG中的领域知识,补充BN节点间缺乏的间接关联信息实现高效的概率推理,是本文研究的关键问题。为此,本文基于KG表示学习模型将KG实体向量化,计算KG实体相似度,并以KG实体相似度为依据抽取BN子图,称为节点关联图（Node Correlation Graph,NCG）,将NCG嵌入到低维向量空间,将NCG的节点向量计算结果作为推理结果输出。本文的主要研究内容概括如下:（1）基于KG的NCG学习。针对BN概率推理的查询节点与证据节点,以KG实体相似度为依据,从BN结构中选择从查询节点到证据节点的最短路径,最短路径构成NCG结构,同时,基于KG实体相似度与BN节点参数计算NCG权值。（2）基于NCG嵌入的概率推理。将NCG嵌入低维向量空间获取NCG节点的向量表示,计算查询节点向量与证据节点向量内积,与NCG所有节点向量内积之和的比值,将比值作为BN概率推理的近似结果输出。（3）针对NCG概率推理方法的实验测试。实验结果表明,本文提出的基于NCG嵌入的概率推理方法的执行效率,相比于其他现有模型有较大提升,且推理结果与精确值接近。同时,为了向医护人员提供辅助诊疗的服务,设计并实现了以疾病风险评估为背景的NCG原型系统。
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