贝叶斯网络是一种描述变量间不确定性因果关系的概率图模型,广泛应用于预测、推理、诊断、决策风险及可靠性分析等领域。结构学习作为构建贝叶斯网络的基础,被证实为非确定多项式难题。文中将贝叶斯网络结构学习按照数据量大小分为完备数据和缺失数据,将完备数据下的贝叶斯网络结构学习分为近似学习算法和精确学习算法。根据上述分类方法,对现有算法及其相关的改进算法进行总结与分析对比。
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