此文中,我们介绍信念传播,这是一种回答图中概率查询的动态规划方法。通过迭代传递消息给邻居节点,如果达成共识,则计算最终的信念值。然后,我们通过示例和泛化树结构展示消息传递。最后讨论了循环信念传播算法及其优缺点。
集体分类的前两种方法在上篇文章中也说了:
CS224W5.2——Relational and Iterative Classification
文章目录
- 1. 框架
- 2. 概念
- 3. 通过消息传递
- 3.1 基础任务
- 3.2 算法思想
- 3.3 生成树
- 3.4 循环信念传播算法
- 4. 举例
- 5. 总结
1. 框架
这里主要讲集体分类的最后一种方法。