商务统计与经济计量系学术报告（四）

题 目：因果网络的学习方法

报告人：耿 直教授

数学科学学院

时 间：2006年4月19日（周三）下午3：30

地 点：成人直播215

摘要：根据试验数据或调查数据，客观地描述和建立多因素之间复杂的相关关系和因果关系的各种统计方法，已经被自然科学、社会科学和经济学广泛采用。贝叶斯网络和图模型是一种解释大规模复杂系统中多因素之间相互影响的重要模型，已经应用于计算机网络、信息科学、人工智能、生物信息学、医学、心理学等众多领域，在经济学和管理学中有着潜在的应用前景。

我们将介绍因果网络，或称为贝叶斯网络的统计方法。介绍各种根据调查数据建立多因素之间相互联系的因果网络的算法方法。针对大规模复杂网络，我们提出了因果网络的分解学习方法。该方法首先在各个局部建立局部因果网络，然后将所有局部网络合并，构建全局的因果。这个方法同样给出了利用多个数据库进行因果网络挖掘的算法。

欢迎有兴趣的老师与同学参加！