【摘 要】
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针对贝叶斯网络结构学习方法难以兼顾高准确率和高效率的问题,提出了一种基于Markov Chain Monte Carlo（MCMC）方法的贝叶斯网络结构学习方法的改进.改进包括：使用依赖关系分析,
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针对贝叶斯网络结构学习方法难以兼顾高准确率和高效率的问题,提出了一种基于Markov Chain Monte Carlo（MCMC）方法的贝叶斯网络结构学习方法的改进.改进包括：使用依赖关系分析,利用统计学的方法对采样空间进行大幅缩减,能够在精确控制准确度的情况下大幅提高时间效率;结合先验知识,从理论角度将先验知识融入评分中得到完全服从后验分布的结果;搜索最优子结构,对于特定的一些结构搜索最优子结构而不是采用贪心的方法,提高了贝叶斯网络结构学习的准确率.通过理论分析可以证明时间复杂度得到了大幅的降低.并且
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