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deriving a stationary dynamic bayesian network from a logic program with recursive loops
Shen YD; Yang Q
2005
会议名称15th International Conference on Inductive Logic Programming (ILP 2005)
会议录名称Lecture Notes in Artificial Intelligence (Subseries of Lecture Notes in Computer Science)
页码330-347
会议日期AUG 10-13,
会议地点Bonn, GERMANY
收录类别sci ; istp ; ei
出版地HEIDELBERGER PLATZ 3, D-14197 BERLIN, GERMANY
出版者INDUCTIVE LOGIC PROGRAMMING, PROCEEDINGS
ISSN0302-9743
ISBN3-540-28177-0
部门归属Chinese Acad Sci, Inst Software, Comp Sci Lab, Beijing 100080, Peoples R China. Hong Kong Univ Sci & Technol, Dept Comp Sci, Hong Kong, Hong Kong, Peoples R China.
摘要Recursive loops in a logic program present a challenging problem to the PLP framework. On the one hand, they loop forever so that the PLP backward-chaining inferences would never stop. On the other hand, they generate cyclic influences, which
关键词Probabilistic Logic Programming (Plp) The Well-founded Semantics Slg-resolution Stationary Dynamic Bayesian Networks
主办者Gesell Informat, Bioinformat Initiat Munich, TU Munich, PASCAL European Network Excellence, Machine Learning Journal
语种英语
内容类型会议论文
URI标识http://ir.iscas.ac.cn/handle/311060/12724
专题中国科学院软件研究所
推荐引用方式
GB/T 7714
Shen YD,Yang Q. deriving a stationary dynamic bayesian network from a logic program with recursive loops[C]. HEIDELBERGER PLATZ 3, D-14197 BERLIN, GERMANY:INDUCTIVE LOGIC PROGRAMMING, PROCEEDINGS,2005:330-347.
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