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.
Originalsprache | Englisch |
---|---|
Titel | ICCS 2019: Graph-Based Representation and Reasoning |
Redakteure/-innen | Dominik Endres, Mehwish Alam, Diana Şotropa |
Seitenumfang | 14 |
Band | 11530 LNAI |
Herausgeber (Verlag) | Springer, Cham |
Erscheinungsdatum | 19.06.2019 |
Seiten | 72-85 |
ISBN (Print) | 978-3-030-23181-1 |
ISBN (elektronisch) | 978-3-030-23182-8 |
DOIs | |
Publikationsstatus | Veröffentlicht - 19.06.2019 |
Veranstaltung | 24th International Conference on Conceptual Structures - Marburg, Deutschland Dauer: 01.07.2019 → 04.07.2019 Konferenznummer: 227759 |
Strategische Forschungsbereiche und Zentren
- Zentren: Zentrum für Künstliche Intelligenz Lübeck (ZKIL)
- Querschnittsbereich: Intelligente Systeme