单冬冬
- 作品数：5 被引量：23H指数：3
- 供职机构：苏州大学计算机科学与技术学院更多>>
- 发文基金：国家教育部博士点基金江苏省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 具有隐藏变量贝叶斯网学习算法的研究
- 本文首先从两个方面对完备数据集下的贝叶斯网学习算法PACOB进行了改进，得到增强型PACOB算法。在打分值计算方面，引入两层HASH机制：计算过的打分值和节点的统计信息。在局部优化方面，提出了一种有效的用于贝叶斯网学习的...
- 单冬冬
- 关键词：贝叶斯网学习算法搜索算法网络结构
- 文献传递
- 数据缺失下学习贝叶斯网的SEM算法被引量：8
- 2009年
- 针对SEM算法易收敛于局部最优的问题,提出一种改进SEM算法——DSEM-PACOB算法,采用PACOB算法提供的良好候选网络及合理的策略,估计节点变量缺失值,并使与待估节点变量紧密相关的若干节点变量直接参与估计。实验结果表明,与SEM算法相比,利用新算法获得的最终解的质量有所提高,且具有更好的稳定性。
- 廖学清吕强单冬冬
- 一种数据缺失下贝叶斯网络增量学习的有效方法被引量：5
- 2010年
- 提出一种在数据缺失下增量学习贝叶斯网络的有效算法IBN-M。IBN-M用结构化的EM算法来补全数据集中缺失的数据,并且能在并行和启发式搜索策略提供的较大的搜索空间里搜索,有效地避免了采用结构化EM算法而导致的局部极值。同时采用增量学习的方法,解决了大规模数据学习存在的内存空间不足的问题。实验结果表明IBN-M算法在数据缺失下贝叶斯网络的增量学习中确实能够学出相对精确的网络模型。
- 李亚飞吕强单冬冬王磊
- 关键词：贝叶斯网络缺失数据
- 一种基于个体中心论的局部优化社区发现算法被引量：3
- 2010年
- 随着社会网络网站的流行,虚拟社会网络中的社区发现成为一个热门研究领域。针对虚拟网络中总是以一个或多个个体为中心特点,提出了一个针对大规模社区网络的局部优化社区发现的算法,在一定程度上弥补了传统算法无法适应大规模网络的不足。实验表明与我们直观想象不同,虚拟网络中那些度最大的点并不一定适合于作为社区中心。
- 王磊吕强李亚飞单冬冬
- 关键词：社会网络模块度FACEBOOK
- 贝叶斯网学习中一种有效的爬山算法被引量：9
- 2009年
- 提出在学习贝叶斯网下的一种行之有效的爬山算法,HCBest算法.该算法在学习网络结构形成环时,选择删除能提高打分值最多的边,直到没有环为止.实验证明,HCBest既可以作为一种独立的贝叶斯网学习方法,又可以作为其它复杂元启发方法的局部搜索算法.HCBest学出的网络在打分质量和结构上都比较好.在算法的简洁性和稳定性方面,HCBest的表现也令人满意.
- 单冬冬吕强李亚飞王磊
- 关键词：爬山算法打分制
