5、机器学习在移动领域与生物领域的应用探索

机器学习在移动领域与生物领域的应用探索

1. 移动用户行为规则学习框架

在移动领域，提出了一个学习框架，将上下文信息的领域知识和语言偏差定义为普通逻辑程序，并应用于两个真实数据集。

1.1 背景知识：归纳逻辑编程（ILP）

ILP是一种机器学习技术，用于通过规则丰富知识库，以区分正例和反例。具体来说，ILP关注计算假设H，在给定语义下，背景知识B和假设H共同解释给定的示例集E，即B ∪ H ⊨ E。在本文中，B和H是普通逻辑程序，E是一组基础文字，⊨是稳定模型语义下的蕴含关系。由于可能的解决方案空间很大，特别是在处理大型数据集的实际应用中，因此可以施加不同级别的约束来限制假设的搜索。例如，使用模式声明来指定语言偏差，在TAL系统中，模式声明被映射到一个顶级理论⊤，通过对归纳解决方案施加一般性上限来约束搜索。

1.2 学习框架

学习框架包括以下步骤：
1. 建模步骤 ：将背景知识和示例编码为普通逻辑程序，并定义语言偏差。
2. 应用TAL学习系统 ：使用TAL系统进行学习。
3. 规则细化 ：根据后续收集的数据对学习结果进行规则细化。
4. 交叉验证 ：评估学习规则的准确性。

在移动电话应用领域，时间概念对于定义用户行为非常重要。因此，在背景知识中使用时间戳跨度的概念来建模事件，包括活动跨度、应用跨度、设备跨度、小区跨度和开机跨度等。此外，还定义了更抽象的概念，如周末、上午、下午和晚上等，以允许学习涉及更“高级”概念的用户行为