ıllı Internet y Tecnologías de la Información (2018)

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[Enciclopedia Online Gratuita] Diccionario de Internet y Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC):

ıllı Red de creencia : que es, definición y significado, descargar videos y fotos.

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Las redes de creencia forman una extensión del modelo probabilístico tradicional empleado en inconvenientes de restauración de información. Se derivan de las redes bayesianas de creencia? y son una generalización del modelo de redes de inferencia.


En restauración de información, las redes bayesianas de creencia son útiles por el hecho de que proveen una forma clara de conjuntar diferentes fuentes de patentiza que respalden el ranking dado a un documento. Esta combinación de fuentes diferentes de patentiza puede ser usada para progresar la eficacia del proceso de restauración de información.


El modelo de redes de creencia,? introducido en mil novecientos noventa y seis por Ribeiro-Neto y Muntz, está basado en una interpretación epistemológica de las probabilidades. Una parte del modelo de redes de inferencia, mas adopta un espacio de muestras meridianamente definido. Como resultado, se consigue una topología diferente, que provee una separación entre el documento y la consulta en la red. Esta forma la mayor diferencia entre los dos modelos.


El espacio de probabilidades adoptado fue introducido por vez primera por Wong y Yao. Todos y cada uno de los documentos en la compilación son incorporados como "términos indizados" y el cosmos de alegato Uundefined es el conjunto Kundefined de todos y cada uno de los términos indizados.


Todos los documentos djundefined de la compilación son representados como el conjunto de términos indizados kiundefined que pertenecen a él. El conjunto kundefined = undefined de todos y cada uno de los términos indizados define el espacio muestral para el modelo de redes de creencia. A cada subconjunto ?? del espacio ?? se asocia un vector ???.


De cada término indizado diríase que es un término elemental y ?? el espacio de conceptos. De cada o bien subconjunto de ?? diríase que es un término, y puede representar tanto un documento de la compilación como una consulta del usuario.


El conjunto de relaciones de la red de creencia es detallado desde variables azarosas como se muestra ahora.


A cada término indizado kiundefined, se le asocia una variable binaria azarosa, asimismo referida como kiundefined. La variable azarosa kiundefined tiene valor 1 si el índice kiundefined pertenece al concepto/conjunto representado por ???.


Un documento djundefined en la compilación es representado como un término compuesto por los términos utilizados para indexarlo. Análogamente, una consulta ?? es representada como un término compuesto por los términos utilizados para indexarla.


La distribución de probabilidad Pundefined se define sobre ?? dado un término ?? genérico que representa a una consulta, se define como:


??(??) = ??? ??(??|??) * ??(??) (1)


??(??) = (½)t (dos)


La ecuación (1) define ??(??) como el grado de cobertura que ofrece ?? del espacio ??. Como al comienzo del sistema no hay conocimiento de la probabilidad con la que un término ocurre en el espacio ??, podemos aceptar que cada término ?? es del mismo modo probable de tal modo que se cumple (dos).


En redes de creencia, una consulta ?? es representada como un nodo de la red al que se le asocia una variable binaria azarosa a la que vamos a hacer asimismo referencia como ??. Esta variable toma valor 1 cuando ?? cubre totalmente el espacio de conceptos ??.


Análogamente, un documento djundefined es modelado como un nodo de la red al que se le asocia una variable binaria azarosa a la que vamos a hacer asimismo referencia como djundefined. Esta variable toma valor 1 cuando djundefined cubre totalmente el espacio de conceptos ??.


La modelación de igual forma de los documentos y las consultas define la topología de la red de creencia.


En un modelo de red de creencia, el nodo consulta ?? es apuntado por aristas desde los nodos que representan los términos indizados que componen el término de ??. Los documentos, de la misma forma que las consultas, son apuntados por los nodos de términos indizados que componen dichos documentos.


El ranking de un documento djundefined relativa a la consulta ?? es interpretado como una relación de coincidencia y refleja el grado de cubrimiento del término ?? al término djundefined. En redes de creencia este valor está dado por la probabilidad condicional de que ocurra djundefined puesto que ocurrió q:


P(dj|q)q)(tres)


Aplicando el teorema de Bayes:


P(dj|q)=P(dj?q)/P(q)q)=P(d_undefined\land q)/P(q)(cuatro)


Como P(q)undefined es igual para todos y cada uno de los documentos se puede aseverar que son de manera directa proporcionales, o sea, se cumple que:


P(dj|q)P(dj?q)q)~P(d_undefined\land q)(cinco)


Aplicando la fórmula (1):


??(????|??) ~ ???? ??(???? ? ??|??) * ??(??) (seis)


Luego, dado la topología de la red, djundefined y q son independientes, por tanto:


??(????|??) ~ ???? ??(????|??) * ??( ??|??) * ??(??) (siete)


Esta última puede ser reescrita como:


??(????|??) ~ ???? ??(???? | ??? ) * ??( ??| ???) * ??(??? ) (ocho)


Como ??(???) = (1/2)t solo falta detallar como se definen las probabilidades condicionales ??(???? | ??? ) y ??( ??| ??? ), existen diferentes especificaciones que dejan diferentes estrategias de ranking. Para el modelo vectorial estas probabilidades se calculan de la próxima forma:

P(dj,k?)={wi,j?i=1twi,j2,si k?=ki??gi(q)=1;0,en otro caso ;undefinedP(q,k?)={wi,q?i=1twi,q2,si k?=ki??gi(q)=1;0,en otro caso ;undefined


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