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带有条件独立性检验的层次化拓扑排序对有限时间序列的应用
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内容提要
本文介绍了一种层次拓扑排序算法（HT-CIT），通过引入有限时间序列数据和条件独立性检验，可以更高效地学习稀疏的有向无环图。该算法具有较小的搜索空间，并大大减少需要修剪的边的数量。实证结果证明了HT-CIT算法的优越性。
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关键要点
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提出了一种层次拓扑排序算法（HT-CIT）。
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该算法通过引入有限时间序列数据和条件独立性检验来提高学习效率。
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HT-CIT算法能够学习稀疏的有向无环图。
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相较于其他流行方法，HT-CIT具有更小的搜索空间。
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该算法大大减少了需要修剪的边的数量。
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实证结果表明HT-CIT算法的优越性，适用于合成和真实数据集。
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