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[期刊] 数理统计与管理
[作者]
杨雨萌 黄琼华 汪四水
贝叶斯网络模型作为一种传统有效的大数据图模型,因其具有因果和概率性语义等特点受到学者们的广泛研究。为了解决基于高维数据构建贝叶斯网络的难题,本文提出了一种适用于高维数据的贝叶斯网络结构学习算法—LTB算法,该算法由Lasso、Tabu Search算法和BIC结合。首先,运用Lasso降低协变量的维数,筛选出与目标变量关系密切的协变量将作为贝叶斯网络的顶点。然后,选择Tabu Search作为元启发式算法,选择BIC作为计算得分的方法,两者结合构建全局最优的贝叶斯网络结构。实证分析表明,LTB算法应用于上证综指影响因素的研究,既可以获得上证综指与其影响因素间的因果关系,也可以利用条件概率得到上证综指影响因素间的组合方式。
[期刊] 管理科学
[作者]
肖进 贺昌政
将自组织数据挖掘理论引入贝叶斯分类中,提出一种新颖的贝叶斯分类器结构学习算法。算法将基于依赖分析和评分搜索两种贝叶斯网络结构学习思想相接合,根据互信息测度值选择初始模型,用贝叶斯评分作为筛选中间模型的外准则,能够在不同数据集上完成自适应建模过程,包括选择进入模型的变量、确定具有最优复杂度的模型结构等。在10个UCI数据集上进行分类测试,结果表明,贝叶斯分类器结构学习算法分类器的分类精度要高于常用的朴素贝叶斯、树扩展朴素贝叶斯以及基于K 2算法的分类器。进一步地,在信用卡客户分类数据集german上的学习曲线和抗干扰试验还表明,与朴素贝叶斯、树扩展朴素贝叶斯以及K 2等分类器相比,贝叶斯分类器结...
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
李晓毅 徐兆棣 孙笑微
贝叶斯网络是数据采掘的一个非常有效的工具,它能够定性和定量地分析属性之间的依赖关系,进行概率推理。在给出贝叶斯网络相关概念后,讨论了贝叶斯网络在离散型、连续型和混合型3种情况下的参数学习计算公式;利用给定样本数据,对具有完整数据和不具有完整数据的贝叶斯网络,学习网络参数,更新网络变量原有的先验分布;从理论上给出两种不同类型下的参数学习公式。
[期刊] 统计研究
[作者]
方匡南 张晴雯 林洪伟
大数据时代，收集到的数据维度越来越高，数据来源也越来越多。针对多源高维数据，本文提出了一种考虑数据源网络结构的多源高维数据整合分析方法，利用k近邻方法构建数据源间的网络结构，对于有网络连接的数据集的模型系数施加NetworkMCP惩罚来自动识别同质数据和异质数据，并利用MCP惩罚筛选每个数据集的重要变量，能同时进行各数据源的模型估计、变量选择以及数据源的子群识别。模拟实验表明，在不同的模拟设置下本文所提方法在变量选择、参数估计和分类预测准确率上都有良好的效果。最后，将该方法应用到房地产租赁评价数据上，利用经纬度位置信息构建数据源间的网络结构，可以很好地识别出房地产子市场，并在模型上具有更好的解释性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
赵海霞 李赟 石洪波
针对具有复杂结构的高维数据分类问题,文章提出一种基于特征选择和约简的加权朴素贝叶斯算法(WNBC-FSR)。该算法基于距离相关和最大信息系数的方法,从相关性和冗余性两个角度对高维数据进行特征筛选;采用属性和类别变量间的最大信息系数对属性进行加权,构建并训练加权朴素贝叶斯算法。实验结果表明:在几种算法的比较中,无论是从AUC还是F1值来看,WNBC-FSR算法的分类效果均是最优的。
[期刊] 中国土地科学
[作者]
赵珂 夏清清 胡晓艳
研究目的：避免城镇建设适宜性评价指标及其权重体系建立的主观性，通过“数据海选—非线性认知—线性规则转化”的方式，探索能反映城镇建设适宜性影响因素之间真实联系、评价结果易于理解、便于落地实施的城镇建设适宜性评价方法。研究方法：非线性机器学习、贝叶斯网络模型。研究结果：贝叶斯网络非线性结构学习出的有向无圈网络(DAG)揭示了城镇建设适宜性评价指标影响的线性主次性，贝叶斯网络非线性参数学习出的各评价指标重要度映射出城镇建设适宜性评价指标的线性重要度。研究结论：对比“专家经验线性评价”、“非线性贝叶斯网络评价”“转化线性规则评价”三种方法评价结果，非线性贝叶斯网络评价结果的合理性大大高于专家经验线性评价结果，转化线性规则评价结果的准确性不如非线性贝叶斯网络评价，但误差在可接受范围内，评价出的城镇建设适宜用地更加集中连片，评价结果易于感知、理解，可行性强。
[期刊] 中国人力资源开发
[作者]
谢朝辉 马进 原海英
网络学习(E-Learning)越来越多的应用于企业培训中,个性化学习将是未来E-Learning发展的重要方向之一,每个学习者都具有不同的认知能力、知识水平、学习需求、知识背景和个人喜好等,从而导致用户在使用E-Learning系统时对系统的要求也不同。本文基于贝叶斯网络建立的网络学习评价系统,对学习者学习效果进行有效的评估,同时根据评估结果为学习者智能化呈现所需课程,可有效提升学习者的学习兴趣,帮助企业提高培训效果。
[期刊] 统计与决策
[作者]
瞿畅 余晓钟
文章以最大化网络为前提,进行贝叶斯基于动态样本变化过程的特征分析,并以样本、样本均值以及网络学习知识结构层级差异分析相应状态下人力资本评估密度函数。并进行相应的参数、结构过程以及概率学习,从中获得基于离散型贝叶斯网络学习的各个条件概率的节点转换态概率总和。结果证实:利用离散型贝叶斯网络学习进行的人力资本评估具有一定程度的适用性,同一离散型样本在不同层级的企业人力资本评估存在不同级别的结果,需要进一步结合综合评估,进行企业人力资本影响因素的排除和评估质量提升。
[期刊] 统计与决策
[作者]
朱慧明 陈骏武 马奔
数据挖掘是实施客户关系管理的关键技术,近年来成为人们研究的热点。针对传统数据挖掘技术的不足,本文提出了贝叶斯网络学习模型。通过研究客户关系管理网络学习过程的特点,证明了贝叶斯网络在客户关系管理中应用的有效性和可行性。实证分析表明:与传统挖掘技术相比,贝叶斯网络学习模型结合先验信息和后验信息,能够更准确地反映客户数据间的潜在关系。
[期刊] 工业工程
[作者]
刘力卓 李征
在分析VDT作业中引起疲劳的各种影响因素时,提出利用贝叶斯网络分析疲劳的方法,建立疲劳先验贝叶斯网络,通过实证研究建立后验贝叶斯网络,利用Netica软件对后验贝叶斯网络模型进行数据分析解释及推理,以期找到影响疲劳的关键因素。
[期刊] 物流技术
[作者]
张磊 徐克林
提出运用贝叶斯网络与总体拥有成本(TCO)结合的方法,建立工厂选址决策模型。旨在更有效的表述不确定性数据和模棱两可的信息,起到改进决策质量的作用。首先对贝叶斯网络的基础知识进行介绍,进而阐述了基于贝叶斯网络的工厂选址模型的实施步骤,在分析和评价与选址有关的成本时,将成本要素层细分为不同的因素层和准则层,同时考虑有形和无形的选址决策准则,将决策问题分解成许多易于理解和处理的子部分。最后,实例验证选址模型的可行性和有效性。
关键词：
贝叶斯网络 总体拥有成本 工厂选址决策
[期刊] 地理科学进展
[作者]
陈俐锦 欧国立 范梦余 石柏源
高铁通过改变城市间的连接性和联系强度来影响城市网络的结构、功能和关系。随着中国高铁网络的延伸与升级,基于高铁流来认识和解构城市网络成为了重要的途径之一。论文从高铁流出发,借助2008—2018年高铁客运班次数据和社会网络分析方法,对中国县域网络结构特征和演化进程进行分析。结果表明:(1)高铁网络密度逐年提高。东中部地区的中心度值较高,枢纽地位明显,多条高铁干线的核心交汇点易生成高中介度节点。(2)多重网络结构层级性辨识出具有演化分异的层级特征和复杂多样的联系格局。第一、第二层级节点效应显著,区位优势明显;第三层级是网络的延伸和细化。(3)地域邻近程度和空间联系强度决定了凝聚子群的构成,受高铁线路布局的影响,子群呈现"多核化"趋势,具体表现为延伸、合并和新增3种演化类型。
[期刊] 金融经济学研究
[作者]
王子丰 周晔
基于2008年1月1日至2017年12月31日30家中美上市银行的数据,运用Graphical LASSO算法估计和可视化了中美银行间的高维网络结构关联度,同时运用网络中心性、簇系数、小世界效应指数、网络密度等指标刻画银行网络拓扑结构特征和银行间系统性风险传染路径。研究发现:总体上中美银行之间的关联度较弱,系统性风险跨境传染的路径较少;大型银行及系统重要性银行在网络中的影响力较强,部分股份制银行也具有较强的信息溢出效应和调节能力,并且具有一定的小世界效应;金融危机或股灾期间,跨国银行网络的小世界效应和网络密度会增强,国内银行网络的小世界效应也会略有提升,系统性风险的传染路径也随之拓宽。强有力的救助计划或调控政策可以有效抑制,甚至削弱银行网络中的小世界效应,防止系统性风险通过关键节点向其他银行蔓延。
[期刊] 统计与决策
[作者]
肖光年 隽志才 张春勤
为了从大规模GPS轨迹数据中提取出行行为建模所需的必要信息,文章将贝叶斯网络应用到GPS数据处理过程中,建立了出行方式识别的贝叶斯网络模型以个体出行者作为研究对象,以智能手机采集的轨迹信息作为数据源,利用K2算法学习贝叶斯网络结构,采用极大似然估计法学习贝叶斯网络参数。以建立的贝叶斯网络模型为基础,推断了样本的出行方式,实现了步行、自行车、电动车、公交车和小汽车共五种出行方式的自动化识别研究表明,贝叶斯网络适用于出行方式识别研究,且低速点比例和平均方向改变两个指标可以有效提高出行方式识别准确度.
关键词：
贝叶斯网络 结构学习 参数学习 出行方式
[期刊] 统计与决策
[作者]
肖光年 隽志才 张春勤
为了从大规模GPS轨迹数据中提取出行行为建模所需的必要信息,文章将贝叶斯网络应用到GPS数据处理过程中,建立了出行方式识别的贝叶斯网络模型以个体出行者作为研究对象,以智能手机采集的轨迹信息作为数据源,利用K2算法学习贝叶斯网络结构,采用极大似然估计法学习贝叶斯网络参数。以建立的贝叶斯网络模型为基础,推断了样本的出行方式,实现了步行、自行车、电动车、公交车和小汽车共五种出行方式的自动化识别研究表明,贝叶斯网络适用于出行方式识别研究,且低速点比例和平均方向改变两个指标可以有效提高出行方式识别准确度.
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贝叶斯网络 结构学习 参数学习 出行方式
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