数据密集型计算环境下贝叶斯网的学习推理及应用

本书是一本学术专著。全书内容共分为5章，在阐述数据密集型计算原理的基础上，以贝叶斯网为主要数据分析工具，详细阐述了在数据密集型计算环境下，贝叶斯网络在结构学习，推理方面与传统单机数据模式下的区别与联系。同时，本书还以社区发现这一热门研究问题为例，阐述了新的理念。本书融入大量的实例，结合了最新的学术研究成果，体现了前沿性特点，可为相关研究者提供参考。