Learning Markov Network Based on the Boundary
基于边界的Markov网的发现

一、引言 Bayesian网是一种进行不确定性推理的有力工具,被广泛应用于人工智能、专家系统以及数据挖掘等领域。近年来,越来越多的研究者开始研究如何从大量的样本数据中发现Bayesian网络,提出了许多Bayesian网的学习算法。这些算法大致可以分为两类:基于搜索和打分的算法与基于依赖分析的算法。基于搜索和打分的算法的基本思想是根据评分函数搜索得到对样本数据拟合得最好的Bayesian网络。评分函数主要对待选的网络结构进行打分,选择与数据拟合得最好的网络结构。由于不可能对所有的网络结构进行测试,所以需要运用局部搜索算法进行网络结构的搜索,通常是从初始网络结构(可以是空结构,随机指定的结构或先验网络结构等)开始,通过增加、删除或转向操作使得局部最优化(根据评分函数),再逐渐扩展到整个网络最优化。常用的局部搜索算法是爬山法和模拟退火法。