基于条件约束局部定向与全局整合的贝叶斯网络节点序学习
Bayesian network node ordering learning based on conditional constraint local orientation and global integration
西南交通大学 数学学院, 成都 611756
摘要
针对贝叶斯网络K2算法定序易受非目标关联干扰和似然等价性限制的问题，提出了一种基于条件约束局部定向与全局整合的节点序学习方法(CLOI)。该方法先基于MMPC框架识别局部邻域，并通过条件集分层筛选削弱干扰；进而结合稳定碰撞结构与归一化独立异质性得分(NIHS)实现递进局部定向；最后经全局整合策略，生成满足K2先验的节点序。四个标准网络的实验结果表明，CLOI在中大样本条件下75%的实验设置在F1分数和正确边数(CE)上优于对比方法，且在不同网络间表现出良好的稳定性，能够生成更高质量的节点序。
基金项目
国家自然科学基金青年项目(72001180)
中央高校基本科研业务费专项资金(2682025ZTPY001)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2026.05.0118
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2026年第43卷 第12期
发布历史
[2026-08-21] 优先出版
引用本文
吴欣容, 刘赪. 基于条件约束局部定向与全局整合的贝叶斯网络节点序学习 [J]. 计算机应用研究, 2026, 43 (12). (2026-08-25). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2026.05.0118. (Wu Xinrong, Liu Cheng. Bayesian network node ordering learning based on conditional constraint local orientation and global integration [J]. Application Research of Computers, 2026, 43 (12). (2026-08-25). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2026.05.0118. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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