基于马尔可夫逻辑网的关联规则迁移学习
来源：信息与控制杂志2014年第6期北京时间：
作者：张倩, 李海港, 李明, 程玉虎
摘要：针对源领域和目标领域共享知识是规则、结构和逻辑等关联规则的情况，提出一种基于马尔可夫逻辑网的关联规则迁移学习方法．首先利用伪对数似然函数将源领域中马尔可夫逻辑网表示的知识迁移到目标领域中，建立两个领域之间的关联；再通过对源领域进行自诊断、结构更新和目标领域搜索新子句，来优化映射得到的结构，进而适应目标领域的学习．实验结果表明，算法成功地映射了迁移知识，提高了学习模型的精确度．
关键词：迁移学习, 马尔可夫逻辑网, 关联规则, 结构优化
