基于不完备数据集上贝叶斯网络结构学习问题研究

摘要：

传统的贝叶斯网络结构学习是基于完备数据集以及数据量较小的学习,随着大数据以及云计算的发展,呈现出数据量大且复杂的特点,但是在不完备数据集上的贝叶斯网络结构学习是不足的.而IMS-EM算法则分别从数据缺失情况的不完备数据集以及存在隐藏变量的不完备数据集两个方面进行实验验证,实验结果显示:该算法在不完备数据集上的贝叶斯网络结构学习具有较好的优势,对于不完备数据集上的结构学习具有一定的可行性.

关键词：贝叶斯网络、不完备数据集、结构学习

所属期刊栏目：35

分类号：TP183(自动化基础理论)

在线出版日期：2023-05-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：81-85