摘 要

因果网络图模型借助拓扑图来研究统计学中多维变量之间复杂的因果关系，本报告以通俗易懂的方式介绍下面若干因果网络结构学习的统计方法：

1. 盲人摸象：将介绍复杂多因素之间相互联系的因果网络方法，讨论如何根据数据挖掘多因素之间的因果网络关系结构。

2. 纲举目张：从数据挖掘网络，很多因果方向不能确定。我们提出主动学习方法，干预尽可能少的变量，使相关关系的网络变为因果关系的网络，达到“壹引起纲，万目皆张”。

3. 寻根问底+顺藤摸瓜：探讨干预下进行预测的问题。我们提出寻找目标变量的原因的局部网络学习方法, 基于因果关系预测干预结果的方法。