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作为一种简单直观的图形表示工具,条件偏好网（conditional preference networks,CP-nets）可表示ceteris paribus（其他条件都不变）的偏好关系.学习无环CP-nets是人工智能领域中的一个重要的研究内容,它可广泛使用在推荐系统、信息检索和群体抉择中.特别是有效地学习无环CP-nets的结构,即获取变量之间的因果关系,是当前最主要的研究任务.传统的算法利用不同的方式对CP-nets的结构进行学习,但很多方法学习得到的并不是无环CP-nets.采用精确P值计算学习