贝叶斯网络模型

贝叶斯网络模型（Bayesian network model），管理学-情报学-信息检索-信息检索模型-贝叶斯网络模型，用以表示词项间的关系以及对查询与文档间的相似度进行预测，进而实现语义查询的信息检索模型。学者H.杰弗里斯的《概率论》是贝叶斯学派形成的标志。1988年，学者J.佩尔发展了该学派的工作，首次提出了贝叶斯网络模型。1989年，H.特特尔和W.B.克劳福特将佩尔的工作引入信息检索，提出了面向信息检索的贝叶斯网络模型。该模型是概率模型的扩展，能表示词项间的条件概率与概念语义，为高效、准确的信息检索提供了保证。贝叶斯网络可以描述为二元组，其中是有向无环图（DAG），称为网络结构，包括节点集和有向边，即弧的集合，每条边表示两节点间存在直接的关联，关联的程度取决于条件概率；为一组条件概率的集合，集合中的每个元素对应一个节点在给定其父节点的某一取值状态下的条件概率。信息检索领域主要利用贝叶斯网络模型表示词项间的关系以及对查询与文档间的相似度进行预测，从而实现基于语义的查询。贝叶斯网络在信息检索中已经形成了推理网络与信任度网络等模型。