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构建本质图的改进算法
  • ISSN号：1001-3695
  • 期刊名称：《计算机应用研究》
  • 时间：0
  • 分类：TP18[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构：[1]西安电子科技大学理学院,西安710071
  • 相关基金：国家自然科学基金资助项目（60674108 60705004）
作者： 高晓利[1], 李冰寒[1], 刘三阳[1]
关键词： 数据挖掘, 贝叶斯网络, 结构学习, 等价类, 本质图, data mining, Bayesian network, structure learning, equivalence class, essential graph
中文摘要：

利用图论相关知识,提出了一种构建本质图的改进算法。数值实验表明,对于V-结构较多的非循环有向图,改进算法能相对较快地确定出其本质图,从而能更好地学习贝叶斯网络的等价类。

英文摘要：

This paper proposed an improved algorithm for the construction of the essential graph by using the related knowledge of graph theory. Numerical experiment shows that it is relatively faster to determine the essential graph of acyclic directed graphs with more V-structures by employing the improved algorithm,thus the study of equivalence classes becomes better.

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期刊信息
  • 《计算机应用研究》
  • 北大核心期刊（2011版）
  • 主管单位:四川省科学技术厅
  • 主办单位:四川省计算机研究院
  • 主编：刘营
  • 地址：成都市成科西路3号
  • 邮编：610041
  • 邮箱：arocmag@163.com
  • 电话：028-85210177 85249567
  • 国际标准刊号：ISSN：1001-3695
  • 国内统一刊号：ISSN：51-1196/TP
  • 邮发代号:62-68
  • 获奖情况:
  • 第二届国家期刊奖百种重点科技期刊,国内计算技术类重点核心期刊,国内外著名数据库收录期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）,中国北大核心期刊（2000版）
  • 被引量:60049