Bayesian Network (BN), as a directe

Bayesian Network (BN), as a directed probabilistic graph model, provides consistent, theoretically solid mechanisms for processing uncertain information and solves both classification and regression problems. The use of BNs has become widespread because of their intuitive appeal to model variable dependency relationships. It is an ideal tool for causal relationship modeling and probabilistic reasoning. BN is a fundamental tool in modeling [7] [8], Prediction [9] [10] [11] and risk analysis [12]. BNs have been applied in a wide range of areas such as Health Care, Education, Finance, Environment, Telecommunication, and Information Technology. Modeling social circle with Bayesian network has the unique advantage of quantitatively predicting user’s social circle existence with probability and running query with incomplete values.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ทฤษฎีเครือข่าย (พัน), เป็นรูปแบบกราฟโดยตรง probabilistic ให้สอดคล้องกัน ครั้งแรกราคาแข็งกลไกสำหรับการประมวลผลข้อมูลไม่แน่นอน และแก้ปัญหาประเภทและถดถอย ใช้ BNs ได้แพร่สะพัด เพราะอ้อนแบบจำลองอ้างอิงตัวแปรความสัมพันธ์ของพวกเขาง่ายขึ้น จึงเป็นเครื่องมือที่เหมาะสำหรับการสร้างโมเดลความสัมพันธ์เชิงสาเหตุและเหตุผล probabilistic พันเป็นเครื่องมือพื้นฐานในการสร้างโมเดล [7] [8], [9] [10] [11] ทายผลการวิเคราะห์ ความเสี่ยง [12] BNs ได้ถูกใช้ในพื้นที่เช่นการดูแลสุขภาพ การศึกษา เงิน สิ่งแวดล้อม โทรคมนาคม และ เทคโนโลยีสารสนเทศที่หลากหลาย วงสังคมเครือข่ายทฤษฎีการสร้างโมเดลได้ประโยชน์เฉพาะของ quantitatively คาดการณ์มีวงสังคมของผู้ใช้ความน่าเป็นและแบบสอบถามทำงาน ด้วยค่าไม่สมบูรณ์

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

คชกรรมเครือข่าย (BN) เป็นผู้กำกับรุ่นที่น่าจะเป็นกราฟให้สอดคล้องกลไกที่มั่นคงในทางทฤษฎีสำหรับการประมวลผลข้อมูลที่มีความไม่แน่นอนและแก้ทั้งการจัดหมวดหมู่และปัญหาการถดถอย การใช้งานของ BNS ได้กลายเป็นที่แพร่หลายเนื่องจากใช้งานง่ายของการอุทธรณ์ของพวกเขาในการจำลองความสัมพันธ์ที่พึ่งพาตัวแปร มันเป็นเครื่องมือที่เหมาะสำหรับการสร้างแบบจำลองความสัมพันธ์เชิงสาเหตุและเหตุผลที่น่าจะเป็น BN เป็นเครื่องมือในการสร้างแบบจำลองพื้นฐาน [7] [8], ทำนาย [9] [10] [11] และการวิเคราะห์ความเสี่ยง [12] BNS ได้ถูกนำมาใช้ในช่วงกว้างของพื้นที่เช่นการดูแลสุขภาพ, การศึกษา, การเงิน, สิ่งแวดล้อม, โทรคมนาคมและเทคโนโลยีสารสนเทศ การสร้างแบบจำลองวงสังคมที่มีเครือข่ายแบบเบย์มีข้อได้เปรียบที่ไม่ซ้ำกันของปริมาณการทำนายการดำรงอยู่ของวงสังคมของผู้ใช้ที่มีความน่าจะเป็นและทำงานแบบสอบถามที่มีค่าที่ไม่สมบูรณ์

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

คชกรรมเครือข่าย ( BN ) ในฐานะกำกับเชิงกราฟโมเดล ให้สอดคล้องตามทฤษฎีของแข็งกลไกการประมวลผลข้อมูลที่ไม่แน่นอน และแก้ปัญหาทั้งการจำแนกและการถดถอย ใช้ BNS ได้กลายเป็นที่แพร่หลายเพราะการอุทธรณ์ที่ใช้งานง่ายของแบบจำลองความสัมพันธ์ตัวแปรอ้างอิงมันเป็นเครื่องมือที่เหมาะสำหรับการและความสัมพันธ์เชิงเหตุผล ซึ่งเป็นเครื่องมือพื้นฐานในการสร้างแบบจำลอง [ 7 ] [ 8 ] , การคาดคะเน [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] และการวิเคราะห์ความเสี่ยง [ 12 ] BNS ได้นำไปใช้ในหลากหลายของพื้นที่เช่นการดูแลสุขภาพ , การศึกษา , การเงิน , ด้านโทรคมนาคม และเทคโนโลยีสารสนเทศแบบวงกลมกับสังคมแบบเครือข่ายที่มีประโยชน์เฉพาะของการใช้ในแวดวงสังคมของผู้ใช้ด้วย ความน่าจะเป็น และใช้แบบสอบถามที่มีค่าสมบูรณ์