基于自编码器的贝叶斯网嵌入及概率推理

贝叶斯网(BN)是不确定性知识表示和推理的基本框架,广泛用于社交网络、知识图谱和医疗诊断等领域.特定领域中基于BN的分析诊断和决策支持,其核心计算任务是基于BN进行多次概率推理.然而,使用传统的概率推理方法,基于同一BN的多次概率推理其中间过程存在很多重复的计算结果,具有较高的时间复杂度.为了提高多次概率推理的效率,提出易于重用和易于计算的贝叶斯网嵌入及相应的概率推理方法.首先,借鉴图嵌入的基本思想,使用点互信息矩阵来表示BN的有向无环图结构和条件概率参数,提出基于自编码器和注意力机制的BN嵌入方法.其中,自编码器的每一编码层利用节点与其邻居节点(父节点和子节点)的相关性生成节点嵌入,从而在嵌入向量中保存BN节点间的概率依赖关系.然后,使用嵌入向量之间的距离来度量节点之间的联合概率,提出基于嵌入向量的BN概率推理方法.实验证明,针对BN的多次概率推理,所提方法的效率高于现有方法,且能得到准确的推理结果.