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J-GLOBAL ID：201702244250685607   整理番号：17A0755929

大規模データセットからのBayesネットワーク構造の学習【Powered by NICT】

Learning Bayesian Network Structure from Large-Scale Datasets

著者 (4件)： Hong Yu ,  Xia Xiaoling ,  Le Jiajin ,  Zhou Xiangdong
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： CBD  ページ： 258-264  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Bayesネットワークはビッグデータグラフアルゴリズムにおける最も古典的で効果的なモデルの一つである。大規模データセットからの学習Bayesネットワーク構造の問題に的を絞り,ITAと呼ばれる情報理論,タブー探索と赤池情報量基準(A IC)を併用した新しいアルゴリズムを提案した。最初に,情報理論に基づくdimensionreductionアルゴリズムを用いて非標的変数をフィルタリングすることである。ターゲットに密接に関連して変数は,Bayesネットワークにおける頂点としてである。発見的アルゴリズムとしてスコアリング法とタブー探索としてA ICを選択,採用した大域的最適構造を構築することである新しい学習アルゴリズム。実験結果は,ITAアルゴリズムを正確にある地域における大規模データセットからコア因果関係を得て,低い時間コストでクリーンで直接的なBayesネットワーク構造を構築することができることを示した。ITAは大規模データセットからの学習Bayesネットワーク構造の効果的かつ効率的なビッグデータグラフアルゴリズムである。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 因果律 ,  情報理論 ,  タブー探索 ,  アルゴリズム ,  学習アルゴリズム ,  *学習 ,  フィルタリング ,  スコア化 ,  発見的アルゴリズム
準シソーラス用語： *信念ネットワーク ,  *大規模データセット , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： システム同定  (IA02040O) ,  レーダ  (ND13010H)

タイトルに関連する用語 (2件)： 大規模データセット ,  Bayesネットワーク