基于I-B＆B-MDL的贝叶斯网结构学习改进算法

来源 :北京工业大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：lhmfly

【摘要】

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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

【作者】

：

冀俊忠阎静刘椿年

【机构】

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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

【出处】

：

北京工业大学学报

【发表日期】

：

2006年5期

【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 data mining knowledge representation Bayesian ne

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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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