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贝叶斯网络是用于表示不确定变量之间潜在依赖关系的图形模型。结构学习是贝叶斯网络学习的核心。有效的结构学习方法和算法是构建最优网络结构的基础。文中对迄今为止贝叶斯网络应用中的结构学习方法进行探讨，从复杂度、适用性等方面对其进行分析比较，并指出每种方法的关键环节和主要思想，对实际应用中的方法选择和研究提供了参考。