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题名一种快速的贝叶斯网结构学习算法
被引量：9
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作者
冀俊忠
刘椿年
阎静
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机构
北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室
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出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2007年第3期412-419,共8页
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基金
国家自然科学基金重大项目(60496322)
北京市教育委员会科技发展基金项目(KM200610005020)
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文摘
贝叶斯网是不确定性问题知识表达和推理中最重要的一个理论模型.迄今为止人们提出了许多贝叶斯网结构学习算法,基于约束满足和评分搜索相结合的混合方法是其中的一个研究热点.以I-B&B-MDL为基础,提出了一种快速的学习算法.新算法不仅利用约束知识来压缩搜索空间,而且还用它作为启发知识来引导搜索.首先利用0阶和少量的1阶测试有效地限制搜索空间,获得网络候选的连接图,减少了独立性测试及对数据库的扫描次数,然后利用互信息作为启发性知识来引导搜索,增加了B&B搜索树的截断.在通用数据集上的实验表明:快速算法能够有效地处理大规模数据,且学习速度有较大改进.
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关键词
BAYESIAN网络
条件独立性测试
最小描述长度评分
分支限界技术
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Keywords
Bayesian network
conditional independence test
minimum description length scoring
branch bound technique
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于I-B&B-MDL的贝叶斯网结构学习改进算法
被引量：5
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作者
冀俊忠
阎静
刘椿年
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机构
北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室
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出处
《北京工业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2006年第5期436-441,共6页
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基金
国家自然科学基金重大项目(60496322)
北京市教育委员会科技发展项目(KM200610005020)
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文摘
针对I-B&B-MDL算法的不足,提出了2点改进:一是仅利用0阶和部分1阶测试确定网络侯选连接图,在有效限制搜索空间的同时,减少了独立性测试及对数据库的扫描次数;二是利用互信息的启发性知识作为侯选父母节点排序,加大了B&B搜索树的截断,加速了搜索过程．在通用数据集上的实验结果表明,在保证学习精度的前提下,算法整体的时间性能比原算法有较大的改进．
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关键词
数据挖掘
知识表示
贝叶斯网络
条件独立测试
最小描述长度评分
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Keywords
data mining
knowledge representation
Bayesian networks
conditional independence tests
minimum description length scoring
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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