Fast & Efficient Learning of Bayesian Networks from Data: Knowledge Discovery and Causality

要約

構造学習は因果関係を明らかにし、不確実性の下での知識の発見、予測、推論、意思決定を可能にするため、ベイジアン ネットワーク (BN) にとって不可欠です。
PC アルゴリズムに基づく 2 つの新しいアルゴリズム、FSBN と SSBN は、ローカル検索戦略と条件付き独立性テストを採用して、データから因果関係のネットワーク構造を学習します。
これらには、追加のトポロジ情報を推論し、条件セットに優先順位を付け、検索を即座かつ効率的に終了するために d 分離が組み込まれています。
FSBN は最大 52% の計算コスト削減を達成しますが、SSBN は 200 ノードのネットワークで 72% という驚異的な削減でそれを上回ります。
SSBN は、そのインテリジェントな戦略により、さらなる効率の向上を実証しています。
実験研究では、どちらのアルゴリズムも PC アルゴリズムの誘導品質に匹敵し、計算コストを大幅に削減できることが示されています。
これにより、計算負荷を軽減しながら解釈可能性と適応性を提供できるため、ビッグ データ分析のさまざまなアプリケーションにとって価値があります。

要約(オリジナル)

Structure learning is essential for Bayesian networks (BNs) as it uncovers causal relationships, and enables knowledge discovery, predictions, inferences, and decision-making under uncertainty. Two novel algorithms, FSBN and SSBN, based on the PC algorithm, employ local search strategy and conditional independence tests to learn the causal network structure from data. They incorporate d-separation to infer additional topology information, prioritize conditioning sets, and terminate the search immediately and efficiently. FSBN achieves up to 52% computation cost reduction, while SSBN surpasses it with a remarkable 72% reduction for a 200-node network. SSBN demonstrates further efficiency gains due to its intelligent strategy. Experimental studies show that both algorithms match the induction quality of the PC algorithm while significantly reducing computation costs. This enables them to offer interpretability and adaptability while reducing the computational burden, making them valuable for various applications in big data analytics.

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