基于贝叶斯网络的业务上下文认知模型构建方法
乔秀全; 李晓峰; 廖建新
北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室 北京 100876
Construction Approach for Bayesian Network-Based Service Context Recognition Model
Qiao Xiu-quan; Li Xiao-feng; Liao Jian-xin
State Key Lab of Networking and Switching Technology, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China
摘要 业务上下文信息的处理是未来泛在融合电信业务智能化的基础,而不确定性是业务上下文信息不可回避的一个问题。该文利用贝叶斯网络理论,提出一种支持不确定性推理的业务上下文认知模型的构建方法,用来解决具有不确定性的业务上下文信息的融合和聚类,并通过仿真实验验证了模型的合理性和可用性。
关键词 :
电信业务智能化 ,
业务上下文认知 ,
贝叶斯网络 ,
不确定性推理 ,
上下文推理
Abstract :The process of service context information is the foundation of future ubiquitous convergent telecommunication services intelligence. Uncertainty is an unavoidable problem of service context information process. In this article, based on Bayesian network theory, one construction approach for service context recognition model of supporting uncertainty reasoning is presented to resolve the convergence and classification of uncertain service context information. Furthermore, the rationality and usability of this model are verified by simulations.
Key words :
Telecommunication service intelligence
Service context recognition
Bayesian network
Uncertainty reasoning
Context reasoning
收稿日期: 2006-07-05
基金资助: 国家自然科学基金(60672122),国家杰出青年科学基金(60525110)和高等学校博士学科点专项科研基金(20070013026)资助课题
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