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内容提要
FSBN和SSBN算法使用局部搜索策略和条件独立性测试从数据中学习因果网络结构，通过引入d-分离来推断更多的拓扑信息，能够高效地终止搜索，从而实现了计算成本的降低。实验证明这两个算法在减少计算成本的同时能够保持与PC算法相同的归纳质量，适用于大数据分析的各种应用。SSBN表现出更高的效率，特别适用于200个节点的网络。
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关键要点
- FSBN和SSBN算法基于PC算法，使用局部搜索策略和条件独立性测试学习因果网络结构。
- 引入d-分离推断更多拓扑信息，优先级调整条件集。
- FSBN和SSBN算法能够高效终止搜索，实现计算成本降低，FSBN降低52%，SSBN降低72%。
- SSBN在200个节点的网络中表现出更高的效率。
- 实验证明这两个算法在减少计算成本的同时保持与PC算法相同的归纳质量，适用于大数据分析的各种应用。
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