胡安·巴巴（Juan I。;路易斯·德拉奥萨;何塞·加梅兹（Jose A.Gámez）。;Jose M.普埃尔塔。 通过限制等价类的搜索空间，扩大了贪婪等价搜索算法的规模。 （英文） Zbl 1264.68123号 国际J近似推理 54，第4期，429-451（2013）. 摘要：贪婪等价搜索（GES）是目前从完整数据中学习贝叶斯网络（BNs）的最先进算法。然而，从实际角度来看，该算法可能无法有效处理来自高维和/或复杂域的数据。本文对GES进行了一些修改，以提高其效率。在忠实性假设下，改进算法保持了原算法的相同理论性质，即在大样本极限下恢复了目标分布的完美映射。此外，实验结果证实，尽管所提出的方法执行的计算数量少得多，但学习到的BN的质量可以与GES获得的BN进行比较。 引用于三文件 MSC公司： 68T05型 人工智能中的学习和自适应系统 68T20型 人工智能背景下的问题解决（启发式、搜索策略等） 关键词：贝叶斯网络;贪婪等价搜索;约束搜索 软件：冰雹探测器;TETRAD公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{J.I.Alonso-Barba}et al.，Int.J.近似推理54，No.4，429--451（2013；Zbl 1264.68123） 全文： 内政部 参考文献： [1] Neapolian，R.，《学习贝叶斯网络》（2003），普伦蒂斯·霍尔 [2] 北卡罗来纳州加尔各·佩德拉哈斯。；de Haro-Garcáa，a.，《扩展数据挖掘算法：回顾和分类》，《人工智能进展》，第1期，第71-87页（2012年） [3] Chickering，D.M.，《学习贝叶斯网络是NP-complete》（Learning Bayesian networks is NP-comcomplete）（Fisher，D.；Lenz，H.，Learning from Data：Artificial Intelligence and Statistics V（1996），Springer-Verlag），第121-130页 [4] Parviainen，P。；Koivisto，M.，《空间较小的贝叶斯网络中的精确结构发现》，（第二十五届人工智能不确定性会议论文集（UAI'09）（2009）），436-443 [5] 赫克曼，D。；盖革，D。；Chickering，D.M.，《学习贝叶斯网络：知识和统计数据的结合》，机器学习，20，3，197-243（1995）·Zbl 0831.68096号 [6] Chickering，D.M.，贪婪搜索的最优结构识别，机器学习研究杂志，3507-554（2002）·兹比尔1084.68519 [7] 弗里德曼，N。；我·纳奇曼。；Peer，D.，从海量数据集学习贝叶斯网络结构：稀疏候选算法，（第六届人工智能不确定性年会论文集（UAI'99）（1999）），206-215 [8] Chickering，D.M。；盖革博士。；Heckerman，D.，《学习贝叶斯网络：搜索方法和实验结果》，（第五届人工智能与统计国际研讨会论文集（1995）），112-128 [9] Tsamardinos，I。；Brown，L.E。；Aliferis，C.F.，最大爬山贝叶斯网络结构学习算法，机器学习，65，1，31-78（2006）·Zbl 1470.68192号 [10] 拉腊尼亚加，P。；波扎，M。；Yurramendi，Y。；Murga，R.H。；Kuijpers，C.M.H.，通过遗传算法进行贝叶斯网络的结构学习：控制参数的性能分析，IEEE模式分析和机器智能汇刊，18，9，912-926（1996） [11] 酸，S。；de Campos，L.M.，在限制非循环部分有向图空间中搜索贝叶斯网络结构，人工智能研究杂志，18，445-490（2003）·Zbl 1056.68142号 [12] de Campos，L.M。；Fernández-Luna，J.M。；Gámez，J.A。；Puerta，J.M.，用于学习贝叶斯网络的蚁群优化，国际近似推理杂志，31，3，291-311（2002）·Zbl 1033.68091号 [13] 布兰科，R。；Inza，I。；Larrañaga，P.，《通过分布算法估计学习结构空间中的贝叶斯网络》，《国际智能系统杂志》，18，2，205-220（2003）·Zbl 1028.68162号 [14] Lam，W。；Bacchus，F.，《学习贝叶斯信念网络：基于MDL原理的方法》，计算智能，10269-293（1994） [15] Schwartz，G.，估算模型的维度，《统计年鉴》，第6461-464页（1978年）·Zbl 0379.62005年 [16] de Campos，L.M.，基于互信息和条件独立性测试的贝叶斯网络学习评分函数，机器学习研究杂志，7，2149-2187（2006）·Zbl 1222.62036号 [17] Spirtes，P。；Glymour，C。；Scheines，R.，因果关系、预测和搜索，《统计学讲义》，第81卷（1993），斯普林格·弗拉格·Zbl 0806.62001 [18] Dash，D。；Druzdzel，M.J.，《利用稀疏数据构建因果模型的混合算法》，（第六届人工智能不确定性年会论文集（UAI'99）（1999）），142-149 [19] 尼尔森，J.D。；科卡，T。；Peña，J.，《贝叶斯网络学习中的局部优化》，（第十九届人工智能不确定性会议论文集（UAI'03）（2003）），435-442 [20] Alonso-Barba，J.I。；delaOssa，L。；普埃尔塔，J.M。；Gamez，J.A.，通过约束等价类的搜索空间来扩大贪婪等价搜索算法，（第11届欧洲不确定性推理符号和定量方法会议论文集（ECSQARU-2011）（2011）），194-205·Zbl 1341.68148号 [21] Gámez，J.A。；Mateo，J.L。；Puerta，J.M.，《通过爬山学习贝叶斯网络：基于邻域渐进限制的有效方法》，数据挖掘和知识发现，22，1-2，106-148（2011）·兹比尔1235.68152 [22] Pearl，J.，《智能系统中的概率推理：合理推理网络》（1988），摩根·考夫曼 [23] Jensen，F。；Nielsen，T.，贝叶斯网络和决策图（2007），Springer·兹比尔1277.62007 [24] Verma，T。；Pearl，J.，因果模型的等效性和综合，（第六届人工智能不确定性年会论文集（UAI’90）（1991），爱思唯尔科学公司），255-270 [25] 研究生（M.）。；JiríVomlel；雷蒙德·亨梅克（Raymond Hemmecke），学习贝叶斯网络结构的几何观点，国际近似推理杂志，51，5，573-586（2010）·Zbl 1205.68319号 [27] 研究生（M.）。；Vomlel，Jirí，《结构学习贝叶斯网几何方法中的开放性问题》，《国际近似推理杂志》，52，5，627-640（2011）·Zbl 1243.68254号 [28] Beinlich，I.A。；苏尔蒙特，H.J。；查韦斯，R.M。；Cooper，G.F.，《警报监测系统：信念网络两种概率推理技术的案例研究》（第二届欧洲医学人工智能会议，第38卷（1989年），Springer-Verlag:Springer-Verlag Berlin），247-256 [29] Kristensen，K。；Rasmussen，I.A.，《贝叶斯网络在不使用杀虫剂种植麦芽大麦的决策支持系统设计中的应用》，农业中的计算机和电子技术，33，197-217（2002） [30] Abramson，B。；Brown，J。；爱德华兹。；A.墨菲。；Winkler，R.L.，《冰雹探测器：预测恶劣天气的贝叶斯系统》，《国际预测杂志》，12，1，57-71（1996） [31] 粘合剂，J。；科勒，D。；罗素·S·J。；Kanazawa，K.，带隐藏变量的自适应概率网络，机器学习，29，2-3，213-244（1997）·Zbl 0892.68079号 [32] 詹森，A。；Jensen，F.，Midas–冬小麦霉变管理的影响图，（第十二届人工智能不确定性年会论文集（UAI'96）（1996）），349-356 [35] Wilcoxon，F.，《按排名方法进行的个体比较》，《生物统计学》，第180-83页（1945年） 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。