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置信传播算法
一种消息传递算法，对树结构是精确的，对带环图是近似的，通过在相邻节点间传播信息来计算边际置信度。
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贝叶斯网络
有向概率图模型，表示随机变量间的条件依赖关系，用于不确定性推理和决策制定。
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马尔可夫网络
无向概率图模型，其中边表示相互依赖关系，以吉布斯分布和全局马尔可夫性质为特征。
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证据
关于模型中某些变量的观测信息，用于条件化推理计算并更新未观测变量的概率分布。
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边际计算
通过对模型中所有其他变量进行积分，计算变量子集概率分布的基本操作。
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Hugin算法
连接树中精确推理的具体实现，使用双向消息传播来优化边际计算。
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Shafer-Shenoy算法
连接树中精确推理的变体，明确分离收集和分发阶段，避免被零除的情况。
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团
图中形成完全子图的节点子集，在连接树构建和计算组织中起核心作用。
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指数时间复杂度
在一般图模型中进行精确推理的固有特性，其中计算时间随团的大小或图的树宽呈指数增长。
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树宽
图的结构复杂性度量，决定精确推理的效率，定义为最优树状分解中团的最大大小减一。
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因式分解
将复杂的联合概率分布分解为更简单因子的乘积，利用图模型的条件独立性性质。
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