論文の概要: Informed Greedy Algorithm for Scalable Bayesian Network Fusion via Minimum Cut Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.00467v1
• Date: Tue, 01 Apr 2025 06:47:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-03 13:20:25.786503
• Title: Informed Greedy Algorithm for Scalable Bayesian Network Fusion via Minimum Cut Analysis
• Title（参考訳）: 最小カット解析によるスケーラブルベイズネットワーク融合のためのインフォームドグリーディアルゴリズム
• Authors: Pablo Torrijos, José M. Puerta, José A. Gámez, Juan A. Aledo,
• Abstract要約: 本稿では,ベイジアンネットワーク(BN)の構造融合のためのGreedy Min-Cut Bayesian Consensus (GMCBC)アルゴリズムを提案する。 この方法は、ネットワークの複雑さを制御しながら、本質的な依存関係を保持するように設計されている。 従来の融合アプローチの限界に対処し、しばしば過度に複雑なモデルに繋がる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7086867242274812
• License:
• Abstract: This paper presents the Greedy Min-Cut Bayesian Consensus (GMCBC) algorithm for the structural fusion of Bayesian Networks (BNs). The method is designed to preserve essential dependencies while controlling network complexity. It addresses the limitations of traditional fusion approaches, which often lead to excessively complex models that are impractical for inference, reasoning, or real-world applications. As the number and size of input networks increase, this issue becomes even more pronounced. GMCBC integrates principles from flow network theory into BN fusion, adapting the Backward Equivalence Search (BES) phase of the Greedy Equivalence Search (GES) algorithm and applying the Ford-Fulkerson algorithm for minimum cut analysis. This approach removes non-essential edges, ensuring that the fused network retains key dependencies while minimizing unnecessary complexity. Experimental results on synthetic Bayesian Networks demonstrate that GMCBC achieves near-optimal network structures. In federated learning simulations, GMCBC produces a consensus network that improves structural accuracy and dependency preservation compared to the average of the input networks, resulting in a structure that better captures the real underlying (in)dependence relationships. This consensus network also maintains a similar size to the original networks, unlike unrestricted fusion methods, where network size grows exponentially.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ベイジアンネットワーク (BN) の構造融合のためのGreedy Min-Cut Bayesian Consensus (GMCBC) アルゴリズムを提案する。 この方法は、ネットワークの複雑さを制御しながら、本質的な依存関係を保持するように設計されている。 従来の融合アプローチの限界に対処し、しばしば推論、推論、現実世界の応用に非現実的な過度に複雑なモデルをもたらす。 入力ネットワークの数とサイズが大きくなるにつれて、この問題はさらに顕著になる。 GMCBCはフローネットワーク理論の原理をBN融合に統合し、Greedy Equivalence Search (GES)アルゴリズムの後方等価探索(BES)フェーズを適用し、最小カット解析にFord-Fulkersonアルゴリズムを適用した。 このアプローチでは、不要な複雑性を最小限に抑えながら、融合ネットワークが重要な依存関係を保持することを保証する。 合成ベイズネットワークの実験結果は、GMCBCがほぼ最適ネットワーク構造を実現することを示す。 連合学習シミュレーションでは、GMCBCは、入力ネットワークの平均よりも構造精度と依存性の保存性を向上させるコンセンサスネットワークを生成し、その結果、実際の(非依存性の)関係をよりよくキャプチャする構造となる。 このコンセンサスネットワークは、ネットワークサイズが指数関数的に大きくなる未制限の融合法とは異なり、元のネットワークと同じようなサイズを維持している。

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