Mar, 2013
构建贝叶斯信念网络的实际问题
Practical Issues in Constructing a Bayes' Belief Network
Max Henrion
TL;DR本研究介绍了利用贝叶斯信念网络和影响图构建概率表示模型的过程，并探讨了一些通用技术，如‘噪声 OR 门’概念，以帮助建立和量化不确定关系，并对 Bayes 网络的通用元素进行了敏感性分析，从而获得对概率评估足够粗糙时和需要更高精度时的见解。
Abstract
bayes belief networks and influence diagrams are tools for constructing
coherent probabilistic representations of →
bayes belief networksinfluence diagramsprobabilistic representationsuncertain knowledgesensitivity analysis
发现论文，激发创造
概率相似性网络
该研究论文介绍了影响图和知识地图的概念，并阐述了使用相似网络和分区表示的实用工具，以便更有效地构建大型具有复杂关系的知识地图，并讨论了在淋巴结诊断方面建立大型规范专家系统的实际可行性。
Nov, 2019
贝叶斯球：用于信念网络和影响图中确定不相关和必要信息的理性娱乐
本研究介绍了一种新的简单高效的贝叶斯球算法，可用于信任网络和影响图，用于确定无关集和所需信息，具有比现有方法更高的效率，大小线性关系。
Jan, 2013
学习因果网络的贝叶斯方法
本文研究了贝叶斯网络建模中的参数独立性、模块化特性、似然等价性等假设。同时介绍了机制独立性和组件独立性这两个新的假设，通过以上全部假设可以将学习无因果网络的方法应用到因果网络中。
Feb, 2013
量化的布尔贝叶斯网络：逻辑图模型的理论与实验
本文介绍 Quantified Boolean Bayesian Network (QBBN)，提供了逻辑和概率推理的统一视角，通过创建具有逻辑推理基础的无界布尔变量的贝叶斯网络，以解决信息检索中大型语言模型（LLM）产生幻觉的问题，并且研究了推断方法中的 LBP 的使用和收敛性。
Feb, 2024
使用 Tsetlin 机从数据中生成贝叶斯网络模型
本文提出了一种初步的探索网络结构的方法，该方法利用了 Tsetlin Machines 进行 Bayesian Networks 建模并处理相关性和因果关系。
May, 2023
贝叶斯逻辑程序
论文介绍了能够克服贝叶斯网络在表示对象和关系等方面的局限性的贝叶斯逻辑程序，并通过一个映射方法将基本的贝叶斯网络和明确的条目逻辑相结合，证明它们的定量和定性的相互独立性，并且同时将贝叶斯网络和逻辑程序进行了广义化。
Nov, 2001