Dec, 2020

贝叶斯网络的高效可扩展结构学习：算法与应用

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TL;DR提出了一种新的结构学习算法 LEAST，通过优化一个连续的约束优化问题，并基于图的谱半径提出了新的可微的约束函数，该算法在精度、效率和可扩展性方面都具有很高的表现，比现有方法快 1 到 2 个数量级，并可扩展到具有数十万个变量的 BN，LEAST 已在阿里巴巴的 20 多个应用程序中得到具体应用，包括近实时的异常检测和根因错误分析系统、大规模基因表达数据分析和可解释的推荐系统等新领域。
发现论文，激发创造
  • 基于约束的贝叶斯网络结构学习算法：在 bnlearn R 包中的并行和优化实现

    本文介绍了如何使用并行化算法代替单处理器机器上基于回溯算法的 Bayesian 网络结构学习，以提高效率和稳定性。同时，利用该框架，以及 4 个参考网络和 2 个现实中的数据集，演示了约束性算法的实现性能。

    Jun, 2014

  • 学习细节：基于贝叶斯结构学习的实例级别

    提出了一种新的概率图模型结构学习方法，通过在随机变量实例化级别上操作来学习，推广和解释在这些难以捉摸的领域中，从而解决机器学习方法在精度不尽如人意的情况下的问题，并且通过 Bayesian Knowledge Bases（BKBs）来利用 Information Thermodynamics 和 MDL 原理解决了结构化选择问题并提高了学习效果，最终运用在乳腺癌基因突变数据学习基因调节网络。

    Mar, 2023

  • BigBraveBN: 具有大量节点的贝叶斯网络结构学习算法

    本文介绍了一种名为 “BigBraveBN” 的高效算法，该算法利用了勇敢系数、互信息度量和最近邻方法，用于学习大型 Bayesian Networks 的结构，并在实验中证明了其效率。

    Aug, 2022

  • 存在结构侧信息条件下的贝叶斯网络学习

    本研究开发了一种递归约束算法，能够高效地将结构性边缘信息引入学习贝叶斯网络 (BN) 的过程，并提供了该算法的理论保证，进一步表明有界树宽 BN 可以在不增加复杂度的情况下学习。

    Dec, 2021

  • 使用贪心搜索从大数据中学习贝叶斯网络：计算复杂度和高效实现

    本研究探讨了大数据环境下的贝叶斯网络结构学习问题，提出了使用预测性好坏拟合评分来加速贝叶斯网络学习的方法，并在环境和流行病学数据以及公共数据集上验证了其准确性。

    Apr, 2018

  • 高速并行贝叶斯网络结构学习

    本文提出了一种基于多核 CPU 的快速解决方案 Fast-BNS，用于加速贝叶斯网络结构学习，通过动态工作池设计、CI 测试分组、缓存友好数据存储和实时生成条件集等优化措施，实现了对处理时间和内存使用的有效控制，并在综合实验研究中证明了其相对于当前多线程技术的显著加速效果。

    Dec, 2022

  • 快速高效从数据中学习贝叶斯网络：知识发现与因果关系

    基于 PC 算法的 FSBN 和 SSBN 算法使用局部搜索策略和条件独立性测试从数据中学习因果网络结构，通过引入 d - 分离来推断更多的拓扑信息，优先级调整条件集，并且能够立即和高效地终止搜索，从而实现了高达 52%（FSBN）和 72%（SSBN）的计算成本降低，对于 200 个节点的网络 SSBN 表现出更高的效率，实验证明这两个算法在减少计算成本的同时能够保持与 PC 算法相同的归纳质量，适用于大数据分析的各种应用。

    Oct, 2023

  • 基于排序搜索：一种用于学习贝叶斯网络的简单有效算法

    本篇论文介绍了一种基于有界入度的节点排序的图搜索算法，以解决根据数据学习贝叶斯网络结构的问题，实验结果表明该算法在得分和运行时间方面优于贪婪爬山法。

    Jul, 2012

  • 贝叶斯结构 EM 算法

    本文介绍了一种使用名为结构 EM 的算法进行贝叶斯模型学习的方法，该算法可以有效地从不完整数据中学习信念网络的结构，并可用于学习各种概率模型，包括贝叶斯网络和其变体。

    Jan, 2013

  • 在最优因子范围内找到所有贝叶斯网络结构

    提出了一种基于近似算法的模型平均方法，该方法仅考虑可靠的模型且能在数据量较大的情况下高效地进行比较。

    Nov, 2018