Probabilistiska grafiska modeller (PGM) är mycket användbara inom områdena maskininlärning och datautvinning. Den avgörande begränsningen av dessa modeller är dock skalbarheten. Bayesian Network, som är en av de vanligaste PGM som används i maskininlärning och datautvinning, visar denna begränsning när träningsdata består av slumpmässiga variabler, var och en av dem har en stor uppsättning möjliga värden. I big data eran, skulle man förvänta sig nya förlängningar till de befintliga PGMs för att hantera den massiva mängden data som produceras i dessa dagar av datorer, sensorer och andra elektroniska enheter. Med hierarkiska data - data som är ordnade i en trädliknande struktur med flera nivåer - man skulle förvänta sig att se hundratusentals eller miljontals värden fördelade över även bara ett litet antal nivåer. När man modellerar denna typ av hierarkiska data över stora datamängder blir Bayesian Networks ogenomförbara för att representera sannolikhetsfördelningen. I detta dokument introducerar vi en utvidgning till Bayesian Networks för att hantera massiva uppsättningar hierarkiska data i en rimlig tid och rum. Den föreslagna modellen uppnår perfekt precision på 1,0 och hög recall av 0,93 när den används som multi-märkning klassificering för annotation av masspektrometri data. På en annan datamängd på 1,5 miljarder sökloggar som tillhandahålls av CareerBuilder.com modellen kunde förutsäga latent semantiska relationer mellan sökord med noggrannhet upp till 0,80.
AlJadda m.fl. REF införde en utvidgning till Bayesianska nätverk för att hantera massiva uppsättningar hierarkiska data.
Mining Massive Hierarchical Data Using a Scalable Probabilistic Graphical Model
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}