【摘 要】
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结构学习是图模型研究中的重要问题之一。传统的图模型结构学习方法主要有基于限制的方法和基于得分的方法两种。伴随着科学技术的不断发展,在基因组学、信号处理、文本挖掘
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结构学习是图模型研究中的重要问题之一。传统的图模型结构学习方法主要有基于限制的方法和基于得分的方法两种。伴随着科学技术的不断发展,在基因组学、信号处理、文本挖掘等学科和领域中都产生了高维数据集。传统的结构学习方法因计算量过大,而不适于学习高维数据集背后潜在的图模型结构。最近,有学者提出一类能够有效学习高维伊辛模型结构的方法——基于邻集的方法。这类方法具有良好的统计性质,但是面临着计算上的困难:该方法涉及到优化一个非光滑凸函数的问题,而非光滑优化方法因收敛速度过慢难以适用于高维数据分析。本文用坐标梯度下降法克服这一困难,并将本文提出的方法用于分析“长春市市长公开电话系统”中的文本数据集,说明该方法的有效性。
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