Lifted Temporal Most Probable Explanation

Marcel Gehrke*, Tanya Braun, Ralf Möller

*Korrespondierende/r Autor/-in für diese Arbeit

Abstract

The lifted dynamic junction tree algorithm (LDJT) answers filtering and prediction queries efficiently for temporal probabilistic relational models by building and then reusing a first-order cluster representation of a knowledge base for multiple queries and time steps. Another type of query asks for a most probable explanation (MPE) for given events. Specifically, this paper contributes (i) LDJTmpe to efficiently solve the temporal MPE problem for temporal probabilistic relational models and (ii) a combination of LDJT and LDJTmpe to efficiently answer assignment queries for a given number of time steps.

OriginalspracheEnglisch
TitelICCS 2019: Graph-Based Representation and Reasoning
Redakteure/-innenDominik Endres, Mehwish Alam, Diana Şotropa
Seitenumfang14
Band11530 LNAI
Herausgeber (Verlag)Springer, Cham
Erscheinungsdatum19.06.2019
Seiten72-85
ISBN (Print)978-3-030-23181-1
ISBN (elektronisch)978-3-030-23182-8
DOIs
PublikationsstatusVeröffentlicht - 19.06.2019
Veranstaltung24th International Conference on Conceptual Structures - Marburg, Deutschland
Dauer: 01.07.201904.07.2019
Konferenznummer: 227759

Strategische Forschungsbereiche und Zentren

  • Zentren: Zentrum für Künstliche Intelligenz Lübeck (ZKIL)
  • Querschnittsbereich: Intelligente Systeme

Fingerprint

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