論文の概要: KG-SoftMAP: Soft Knowledge-Graph Priors for Bayesian Network Structure Learning from Sparse Discrete Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.10358v1
• Date: Tue, 09 Jun 2026 03:14:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-10 15:40:58.284162
• Title: KG-SoftMAP: Soft Knowledge-Graph Priors for Bayesian Network Structure Learning from Sparse Discrete Data
• Title（参考訳）: KG-SoftMAP:スパース離散データからベイジアンネットワーク構造学習のためのソフト知識グラフ
• Authors: Guoliang Xu, James E. Corter,
• Abstract要約: 我々は,KG-SoftMAPを提案する。このKG-SoftMAPは,そのような重み付き指向知識グラフ(KG)を,ソフトで信頼性の高いデータ重み付け可能なエッジとして符号化する。 制御された合成ベンチマークにおいて、KG-MAPは基底線で部分的指向構造を復元する。 実際のスパース教育データに基づいて,予測,キャリブレーション,KG整合性といった,デプロイメント対応の指標を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.922437711289137
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Learning Bayesian network (BN) structure from sparse discrete data is hard: when each instance records only a few variables, most variable pairs lack the joint observations needed for reliable scoring, and data-only methods recover little structure. Imperfect domain knowledge, expressible as a weighted directed knowledge graph (KG), is often available. We propose KG-SoftMAP, which encodes such a KG as a soft, confidence-weighted, data-overridable edge prior and maximizes a MAP objective combining the BDeu score with a logit-form prior; the KG may be expert-curated or LLM-extracted. On controlled synthetic benchmarks, the only setting with ground-truth DAGs, KG-SoftMAP recovers partial directed structure at $ρ=0.05$ (DF1 $0.14$ to $0.29$, versus near-zero baselines) and substantially more once $ρ\geq0.2$ (DF1 $0.46$ to $0.96$), when paired with an informative but imperfect KG; recovery degrades gracefully as KG quality drops. On real sparse educational data, which has no ground-truth DAG, we evaluate deployment-facing measures only: prediction, calibration, and KG-consistency. The learned BN is best read as a diagnostic model: on SAF it trails logistic regression by $0.03$ F1_FAIL while providing KG-consistent edges, calibrated joint probabilities, and inference from arbitrary observed concept subsets; when no meaningful KG exists, discriminative logistic regression is preferable.
• Abstract（参考訳）: ばらばらな離散データからベイズネットワーク(BN)構造を学ぶことは困難であり、各インスタンスが少数の変数しか記録していない場合、ほとんどの変数ペアは信頼性の高いスコアリングに必要な共同観測を欠いている。 重み付き有向知識グラフ(KG)として表現可能な不完全なドメイン知識はしばしば利用可能である。 我々は、KGをソフトで信頼性の高いデータ重み付け可能なエッジとしてエンコードし、BDeuスコアとロジット形式を組み合わせたMAP目標を最大化するKG-SoftMAPを提案する。 制御された合成ベンチマークでは、KG-SoftMAPは、情報的だが不完全なKGと組み合わせると、部分的指向構造を$ρ=0.05$ (DF1$0.14$から$0.29$、ほぼゼロのベースライン) で回復し、実質的には$ρ\geq0.2$ (DF1$0.46$から$0.96$) で回復する。 本研究は,DAGの根幹を成さない実環境データに基づいて,予測,校正,KG整合性といった展開対応の指標を評価する。 学習されたBNは診断モデルとして最もよく読まれている: SAFでは、KGに一貫性のあるエッジ、校正された関節確率、任意の観測された概念サブセットからの推論を提供しながら、ロジスティック回帰を0.03$ F1_FAILで追跡する。

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