[发明专利]基于改进Apriori算法和贝叶斯网络推理的数据可靠性评价方法在审
| 申请号： | 202010728042.2 | 申请日： | 2020-07-23 |
| 公开（公告）号： | CN111859301A | 公开（公告）日： | 2020-10-30 |
| 发明（设计）人： | 邓建新;叶志兴;谢彬;曾向明;贺德强;李先旺 | 申请（专利权）人： | 广西大学 |
| 主分类号： | G06F17/18 | 分类号： | G06F17/18 |
| 代理公司： | 南宁智卓专利代理事务所(普通合伙) 45129 | 代理人： | 邓世江 |
| 地址： | 530004 广西壮族*** | 国省代码： | 广西;45 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于改进Apriori算法和贝叶斯网络推理的数据可靠性评价方法，属于数据处理领域，评价方法首先采用了聚类和局部线性嵌入的学习算法，对输入的数据矩阵进行数据编码，然后通过各维度数据的相关关系，通过领域背景建立贝叶斯网络的有向无环图，并通过改进的Apriori算法得到条件概率表，得到多维数据局部和全局的可靠值。该算法是从数据结构本身和数据之间的关系来评价数据的可靠性，无需确定可靠性指标，数据分布情况，减少以往数据可靠性评价的主观性。该算法具有普适性，不仅适用于离散的数据值，对于区间数的可靠性同样适用。该算法准确性较高，有助于挖掘高维数据相同维度和不同维度之间的关联关系，得到各个数据的局部可靠性和全局可靠性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 改进 apriori 算法 贝叶斯 网络 推理 数据 可靠性 评价 方法 | ||
【主权项】：
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