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概率軟邏輯（PSL）作為一種基于聲明式規(guī)則的概率模型，具有極強(qiáng)的擴(kuò)展性和多領(lǐng)域適應(yīng)性，目前為止，它需要人為給出大量的常識(shí)和領(lǐng)域知識(shí)作為規(guī)則確立的先決條件，這些知識(shí)的獲取往往非常昂貴并且其中包含的不正確的信息可能會(huì)影響推理的正確性。為了緩解這種困境，將C5.0算法和概率軟邏輯相結(jié)合，讓數(shù)據(jù)和知識(shí)共同驅(qū)動(dòng)推理模型，提出了一種規(guī)則半自動(dòng)學(xué)習(xí)方法。該方法利用C5.0算法提取規(guī)則，再輔以人工規(guī)則和優(yōu)化調(diào)節(jié)后的規(guī)則作為改進(jìn)的概率軟邏輯輸入。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在學(xué)生成績(jī)預(yù)測(cè)問題。上所提方法比C5.0算法和沒有規(guī)則學(xué)習(xí)的概率軟邏輯具有更高的精度;和純手工定義規(guī)則的方法相比，所提方法能大幅降低人工成本;和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)（BN）、支持向量機(jī)（SVM）等算法相比，該方法也表現(xiàn)出不錯(cuò)的效果。
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