基于集成学习和反馈策略的贝叶斯网络结构学习

作     者：王守会 覃飙 WANG Shou-Hui;QIN Biao

作者机构：中国人民大学信息学院北京100872 

出 版 物：《计算机学报》 (Chinese Journal of Computers)

年 卷 期：2021年第44卷第6期

页      面：1051-1063页

核心收录：

学科分类：0810[工学-信息与通信工程] 12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 0808[工学-电气工程] 0839[工学-网络空间安全] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金(61772534)资助 

主　　题：集成学习 贝叶斯网络 结构学习 反馈策略 最大信息系数 

摘      要：为解决单一结构学习算法中普遍存在的学习效果差、易陷入局部最优等问题,本文通过引入最大信息系数MIC(Maximal Information Coefficient)和集成学习思想,提出了一种新的贝叶斯网络结构学习算法.该算法首先利用MIC确定节点间的依赖关系并得到初始网络,接着使用Bootstrap方法对数据样本进行采样获得若干样本集.依次使用每个样本集,在给定初始网络的基础上,通过BDe评分和禁忌搜索算法训练生成贝叶斯网络并将其用邻接矩阵表示.进而利用集成学习策略,根据得到的若干邻接矩阵计算每条边的权重,并通过设定权重阈值得到集成学习结果.根据集成学习结果利用反馈策略更新初始网络并进入下一次迭代,经过不断迭代最终得到贝叶斯网络结构.最后在7种不同大小的标准数据集中进行实验,计算F1值(F 1-score)、汉明距离HD(Hamming Distance)和学习到的正确边数(TP),并与其它算法进行对比分析.结果表明本文提出的算法在可行性、有效性和普适性上更优.