[发明专利]贝叶斯网络结构的生成方法、装置、电子设备和存储介质在审
申请号: | 202110237214.0 | 申请日: | 2021-03-03 |
公开(公告)号: | CN113807522A | 公开(公告)日: | 2021-12-17 |
发明(设计)人: | 丁茹;龚文化;顾松庠 | 申请(专利权)人: | 京东科技控股股份有限公司 |
主分类号: | G06N7/00 | 分类号: | G06N7/00;G06F16/2458 |
代理公司: | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人: | 韩海花 |
地址: | 100176 北京市北京经济*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 贝叶斯 网络 结构 生成 方法 装置 电子设备 存储 介质 | ||
1.一种贝叶斯网络结构的生成方法,其特征在于,包括:
获取贝叶斯网络的多个节点;
获取每个所述节点在第一时刻对应的第一时序数据;
获取所述每个节点在第二时刻对应的第二时序数据,其中,所述第二时刻大于所述第一时刻;
分别计算所述每个节点的第一时序数据与所述每个节点的第二时序数据之间的多个相关度;以及
根据所述多个相关度对所述贝叶斯网络的多个节点进行结构构建,以生成所述贝叶斯网络的结构。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述分别计算所述每个节点的第一时序数据与所述每个节点的第二时序数据之间的多个相关度,包括:
分别对所述每个节点的第一时序数据与所述每个节点的第二时序数据进行配对,以得到多个时序数据集合;
计算每个所述时序数据集合中第一时序数据与第二时序数据之间的相关度,以得到所述多个相关度。
3.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述相关度包括但不限于信息熵值、信息增益值和基尼系数值。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述多个相关度对所述贝叶斯网络的多个节点进行结构构建,以生成所述贝叶斯网络的结构,包括:
判断每个所述相关度是否满足阈值条件;
将未满足所述阈值条件的相关度从多个相关度中删除,以得到多个目标相关度;
根据所述多个目标相关度对所述贝叶斯网络的多个节点进行结构构建,以生成所述贝叶斯网络的结构。
5.根据权利要求4所述的生成方法,其特征在于,所述根据所述多个目标相关度对所述贝叶斯网络的多个节点进行结构构建,以生成所述贝叶斯网络的结构,包括:
分别获取每个所述目标相关度对应的时序数据集合;
确定每个所述时序数据集合对应的两个时序节点之间的连接边;
根据所述每个时序数据集合对应的两个时序节点之间的连接边,对所述贝叶斯网络的多个节点进行结构构建,以生成所述贝叶斯网络的结构。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述根据所述每个时序数据集合对应的两个时序节点之间的连接边,对所述贝叶斯网络的多个节点进行结构构建,以生成所述贝叶斯网络的结构,包括:
建立从所述时序数据集合中第一时序数据对应的时序节点,指向所述时序数据集合中第二时序数据对应的时序节点的连接边;
根据所述连接边对所述贝叶斯网络的多个节点进行结构构建,以生成时序节点结构;
去除所述时序节点结构中的循环结构,以生成所述贝叶斯网络的结构。
7.一种贝叶斯网络结构的生成装置,其特征在于,包括:
第一获取模块,用于获取贝叶斯网络的多个节点;
第二获取模块,用于获取每个所述节点在第一时刻对应的第一时序数据;
第三获取模块,用于获取所述每个节点在第二时刻对应的第二时序数据,其中,所述第二时刻大于所述第一时刻;
计算模块,用于分别计算所述每个节点的第一时序数据与所述每个节点的第二时序数据之间的多个相关度;以及
生成模块,用于根据所述多个相关度对所述贝叶斯网络的多个节点进行结构构建,以生成所述贝叶斯网络的结构。
8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述计算模块,具体用于:
分别对所述每个节点的第一时序数据与所述每个节点的第二时序数据进行配对,以得到多个时序数据集合;
计算每个所述时序数据集合中第一时序数据与第二时序数据之间的相关度,以得到所述多个相关度。
9.根据权利要求7或8所述的装置,其特征在于,所述相关度包括但不限于信息熵值、信息增益值和基尼系数值。
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