【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及因果分析，具体涉及基于贝叶斯网络的因果分析方法。
技术介绍
1、在诸如市场研究、制造、医疗保健、零售等很多领域中，发现事情发生的原因和方式并且找到使得期望的事情能够发生的策略(因果关系)已经成为迫切的需求。
2、贝叶斯因果网络是因果发现中最常用的因果表示，它根据马尔可夫毛毯属性，通过节点和边来表示各变量之间的因果关系及其联合概率分布。贝叶斯网络模型在表示和学习观察数据的因果关系方面有许多优点。该模型很灵活，可以自然地吸收先前的知识。它还具有从观测数据推导模型的能力，并且可以结合专业知识和观测数据来提高模型性能。最重要的是，它的结构和参数有明确的含义，允许它明确地表示因果关系。
3、现有因果分析方法任然存在一些问题，因果关系是一个复杂的概念，往往需要考虑到多个变量之间的相互作用和时间顺序等因素，涉及到的计算量非常大，如何在大规模数据和复杂网络结构下进行高效的因果分析是目前任需要解决的问题；数据收集和准备工作也及其重要，如何收集所需数据，以及如何处理不同结构的数据也是需要解决的问题。
【技术保护点】
1.基于贝叶斯网络的因果分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求要求1所述的基于贝叶斯网络的因果分析方法，其特征在于：所述贝叶斯网络模型的构建，包括以下步骤：
3.根据权利要求要求2所述的基于贝叶斯网络的因果分析方法，其特征在于，所述先验知识是通过构建知识图谱获取的，所述知识图谱是对领域内事物类型作为节点进行网络构建，获得本体类和属性以提供构建贝叶斯网络的先验知识。
4.根据权利要求要求3所述的基于贝叶斯网络的因果分析方法，其特征在于，所述知识图谱的构建包括以下步骤：
5.根据权利要求要求2所述的基于贝叶斯...
【技术特征摘要】
1.基于贝叶斯网络的因果分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求要求1所述的基于贝叶斯网络的因果分析方法，其特征在于：所述贝叶斯网络模型的构建，包括以下步骤：
3.根据权利要求要求2所述的基于贝叶斯网络的因果分析方法，其特征在于，所述先验知识是通过构建知识图谱获取的，所述知识图谱是对领域内事物类型作为节点进行网络构建，获得本体类和属性以提供构建贝叶斯网络的先验知识。
4.根据权利要求要求3所述的基于贝叶斯网络的因果分析方法，其特征在于，所述知识图谱的构建包括以下步骤：
5.根据权利要求要求2所述的基于贝叶斯网络的因果分析方法，其特征在于：所述贝叶斯网络生成模型的输入为领域知识图谱所获取到的先验知识，表示为一个随机变量x的观测数据，表示为n×d的实数矩阵；所述模型的输出为表示贝叶斯网络的邻接矩阵m∈{0,1}d×d；所述模型的智能体是一个用于生成贝叶斯网络的策略网络，所述策略网络的输出表示为概率矩阵p∈(0,1)d×d，概率矩阵中的元素pij表示智能体执行添加有向边xi→xj这个动作的概率值。
6.根据权利要求...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。