【摘 要】
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贝叶斯网络是不确定性知识表达与推理的重要工具,是数据挖掘、人工智能和机器学习等领域中的重要研究方向之一。在大数据时代,由于数据的高维度,学习整个贝叶斯网络结构是一个耗时甚至不可能在有限时间内完成的任务,这使得学习一个给定变量的局部贝叶斯网络结构成为一个新的探索方向。然而目前的局部贝叶斯网络结构学习算法仍存在很多问题需要进一步探索,因此,本文开展基于约束的局部贝叶斯网络结构学习算法的相关研究,主要取
【基金项目】
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科技创新2030-“新一代人工智能”重大项目:常识知识学习与因果分析,NO.2020AAA0106100,起止时间:2020年11月~2024年10月； 科技部科技创新2030-“新一代人工智能”重大项目:跨媒体因果推断与可信机器学习,No.2021ZD0111801,起止时间:2021年12月~2025年11月； 国家自然科学基
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贝叶斯网络是不确定性知识表达与推理的重要工具,是数据挖掘、人工智能和机器学习等领域中的重要研究方向之一。在大数据时代,由于数据的高维度,学习整个贝叶斯网络结构是一个耗时甚至不可能在有限时间内完成的任务,这使得学习一个给定变量的局部贝叶斯网络结构成为一个新的探索方向。然而目前的局部贝叶斯网络结构学习算法仍存在很多问题需要进一步探索,因此,本文开展基于约束的局部贝叶斯网络结构学习算法的相关研究,主要取得了如下创新性成果:（1）针对现有的局部结构学习方法在构建骨架时因不可靠的条件独立性（Conditional Independence,CI）测试导致边被错误连接的问题,本文提出了一种改进的局部贝叶斯网络结构学习算法（ICSL）来解决上述问题。该算法在构建局部骨架过程中检测边连接是否存在错误的情况,即丢失正确的边或增加错误的边,并且采取一种收敛的策略来尽可能正确地连接边,然后重新追踪已检测的变量以减少错误的定向,从而提升了算法的局部结构学习的效果。实验结果表明,ICSL算法比其它已有的局部结构学习算法有更好的学习精度。（2）针对现有的局部结构学习算法存在执行大量冗余CI测试的问题,本文提出了一种基于CI测试缓存表的PC（Parents and Children）学习框架（CTPC）,在确保算法原有的准确性的前提下,通过减少冗余CI测试来提升局部贝叶斯网络结构学习的效率。具体而言,本文首先设计一个CI测试缓存表和CCT＿select算法来存储CI测试。对于已经计算过的CI测试,则直接从CI测试缓存表中获取测试结果,而不是再次计算这些测试。若缓存表中没有该次CI测试,则计算这个CI测试并按一定压缩规则将其存储在表中。基于该缓存表以及现有的PC学习策略,本文提出了两个可以加速局部结构学习的CTPC框架并实例化现有的局部结构学习方法,提高这些方法的效率。同时,本文将该局部结构学习加速框架推广到全局结构学习中,成功实例化并加速现有的局部-全局结构学习算法。通过大量的实验证明,CTPC框架可以显著地加速现有的局部和局部-全局贝叶斯网络结构学习算法,同时不会牺牲算法的准确性。
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