SYSTEM AND METHOD FOR VISUAL BAYESIAN DATA FUSION

System and method for visual Bayesian data fusion are disclosed. In an example, a plurality of datasets associated with a topic are obtained from a data lake. Each of the plurality of datasets include information corresponding to various attributes of the topic. Further, the plurality of datasets ar...

Ausführliche Beschreibung

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Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser: SHROFF, Gautam, Garima GUPTA, SHARMA, Geetika, Kaushal Ashokbhai PANERI, Karamjit SINGH, PANDEY, Aditeya, Puneet AGARWAL, Gunjan SEHGAL
Format: Patent
Sprache:eng ; spa
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Beschreibung
Zusammenfassung:System and method for visual Bayesian data fusion are disclosed. In an example, a plurality of datasets associated with a topic are obtained from a data lake. Each of the plurality of datasets include information corresponding to various attributes of the topic. Further, the plurality of datasets are joined to obtain a joined dataset. Furthermore, distribution associated with a target attribute is predicted using Bayesian modeling by selecting a plurality of attributes (k) based on mutual information with the target attribute in the joined dataset, learning a minimum spanning tree based Bayesian structure using the selected attributes and the target attribute, learning conditional probabilistic tables at each node of the minimum spanning tree based Bayesian structure; and predicting the distribution associated with the target attribute by querying the conditional probabilistic tables, thereby facilitating visual Bayesian data fusion. Se describe un sistema y procedimiento para la fusión visual de datos bayesianos. Como ejemplo, se obtiene una pluralidad de conjuntos de datos asociados con un tema a partir de un lago de datos. Cada una de las pluralidades de conjuntos de datos incluye información correspondiente a varios atributos del tema. Además, la pluralidad de conjuntos de datos se une para obtener un conjunto de datos unido. Por otra parte, la distribución asociada con un atributo objetivo se predice utilizando modelado bayesiano seleccionando una pluralidad de atributos (k) en base a la información mutua, con el atributo objetivo en el conjunto de datos unido; aprendiendo una estructura bayesiana basada en árbol de expansión mínima usando los atributos seleccionados y el atributo objetivo; aprendiendo las tablas de probabilidad condicional en cada nodo de la estructura bayesiana basada en árbol de expansión mínima; y prediciendo la distribución asociada con el atributo objetivo mediante la consulta de las tablas de probabilidad condicional, lo que facilita la fusión visual de datos bayesianos. [Se deberá publicar con la figura 4].