Efficient and effective Bayesian network local structure learning

在这份报纸，我们建议在 20 个基于的本地人学习的框架(SLL ) 下面学习算法的更有效的贝叶斯的网络结构。我们的算法显著地由把每个变量的邻居限制为候选人的一个小子集并且存储必要信息揭开改进计算效率配偶，同时保证发现最佳的邻居在象 SLL 的一样的意义设定。算法在它在大样品尺寸的限制是最佳的意义是理论上健全的。没有质量的损失，实验结果在有学问的结构证明它的改进速度。