| 致谢 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第15-23页 |
| 1.1 引言 | 第15-16页 |
| 1.2 课题的研究现状 | 第16-20页 |
| 1.2.1 因果结构学习的研究现状 | 第16-19页 |
| 1.2.2 流特征下的相关研究 | 第19-20页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第20-21页 |
| 1.4 论文的结构安排 | 第21-23页 |
| 第二章 因果结构学习和流特征的相关理论 | 第23-30页 |
| 2.1 相关基础知识 | 第23-26页 |
| 2.1.1 概率论基础 | 第23-24页 |
| 2.1.2 图论基础 | 第24-25页 |
| 2.1.3 信息论基础 | 第25-26页 |
| 2.2 因果模型 | 第26-28页 |
| 2.3 评分函数 | 第28-29页 |
| 2.4 流特征 | 第29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 流特征下的因果结构学习算法CSBS | 第30-50页 |
| 3.1 框架介绍 | 第30-31页 |
| 3.2 问题分析 | 第31-34页 |
| 3.3 CSBS算法详述 | 第34-36页 |
| 3.4 CSBS算法时间复杂度 | 第36-37页 |
| 3.5 验证实验 | 第37-48页 |
| 3.5.1 实验环境和数据 | 第37-39页 |
| 3.5.2 实验结果与分析 | 第39-48页 |
| 3.6 本章小结 | 第48-50页 |
| 第四章 流特征下基于信息论的因果结构学习算法CSSU | 第50-69页 |
| 4.1 问题分析 | 第50-53页 |
| 4.2 CSSU算法详述 | 第53-55页 |
| 4.3 CSSU算法的时间复杂度 | 第55-56页 |
| 4.4 验证实验 | 第56-67页 |
| 4.4.1 实验环境与数据 | 第56-57页 |
| 4.4.2 CSSU阈值评估实验 | 第57-59页 |
| 4.4.3 实验结果与分析 | 第59-67页 |
| 4.5 本章小结 | 第67-69页 |
| 第五章 总结与展望 | 第69-71页 |
| 5.1 工作总结 | 第69-70页 |
| 5.2 展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 | 第75-76页 |