商务统计与经济计量系学术报告（四）

题 目：因果网络的学习要领

报告人：耿 直教授

数学科学学院

时 间：2006年4月19日（周三）下昼3：30

地 点：伟易博215

摘要：凭证试验数据或视察数据，客观地形貌和建设多因素之间重大的相关关系和因果关系的种种统计要领，已经被自然科学、社会科学和经济学普遍接纳。贝叶斯网络和图模子是一种诠释大规模重大系统中多因素之间相互影响的主要模子，已经应用于盘算机网络、信息科学、人工智能、生物信息学、医学、心理学等众多领域，在经济学和治理学中有着潜在的应用远景。

我们将先容因果网络，或称为贝叶斯网络的统计要领。先容种种凭证视察数据建设多因素之间相互联系的因果网络的算法要领。针对大规模重大网络，我们提出了因果网络的剖析学习要领。该要领首先在各个局部建设局部因果网络，然后将所有局部网络合并，构建全局的因果。这个要领同样给出了使用多个数据库举行因果网络挖掘的算法。

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