贝叶斯网络结构学习的双重K2算法

作者：李晓晴; 于海征^*

来源：科学技术与工程, 2022, 22(24): 10602-10610.

• 贝叶斯网络
• 结构学习
• 节点序
• K2算法

贝叶斯网络源于人们对人工智能领域不确定性问题的研究，是进行不确定问题推理和数据分析的重要工具。结构学习是贝叶斯网络研究的核心内容，K2算法是结构学习的经典算法之一。为解决K2算法学习效果强烈依赖于节点序的问题，提出一种新的混合结构学习算法：双重K2算法。首先将节点信息作为初始节点序，通过K2算法的搜索策略得到初始网络结构；然后在初始网络结构上利用拓扑排序得到修正后的节点序；最后K2算法通过修正后的节点序学习得到最优的网络结构。实验结果表明：在精度和效率上，双重K2算法效果优于其他经典算法。