基于I-B&B-MDL的贝叶斯网结构学习改进算法

• 作者: 冀俊忠 刘椿年 阎静
• 来源期刊: 北京工业大学学报
• 学科: 工学
• 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
• 年，卷（期）: 2006,（5）
• 页码范围: 436-441
• 页数: 6页
• 分类号: TP181
• 字数: 5215字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0254-0037.2006.05.011

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘椿年		14	168	7.0	12.0
2	冀俊忠		2	16	2.0	2.0
3	阎静		1	12	1.0	1.0