1 引言 　　近几年来，贝叶斯网络已成为数据挖掘和知识发现中的一个主要工具，在分类、聚类、预测和规则推导等方面取得了良好的应用效果。从历史数据中学习贝叶斯网络可采用基于依赖分析的方法。 　　常用的有：用Polytree表示概率网的方法、从完全图删除边的方法等。这种方法需要进行指数级的CI测试以发现依赖关系，当结点集较大时，其计算效率低，所以大多数此类算法都假设结点有序；但这种假设可能会影响最后学习到的网络结构的正确性。对于稀疏网络和具有较大样本数据集的系统，这种方法非常有效。 　　针对基于

1 引言 　　近几年来，贝叶斯网络已成为数据挖掘和知识发现中的一个主要工具，在分类、聚类、预测和规则推导等方面取得了良好的应用效果。从历史数据中学习贝叶斯网络可采用基于依赖分析的方法。 　　常用的有：用Polytree表示概率网的方法、从完全图删除边的方法等。这种方法需要进行指数级的CI测试以发现依赖关系，当结点集较大时，其计算效率低，所以大多数此类算法都假设结点有序；但这种假设可能会影响学习到的网络结构的正确性。对于稀疏网络和具有较大样本数据集的系统，这种方法非常有效。 　　针对基于依赖