Ефективний метод виявлення структур залежностей в статистичних даних - Балабанов, О.С. (Інститут програмних систем НАН України, 2004)
Розглянуто проблеми індуктивного виводу (відтворення) структур моделей ймовірнісних залежностей в класі ациклічних орієнтованих графів та в підкласі монопотокових моделей (де кожний цикл має два або більше колайдерів). Досліджено властивості монопотокових моделей. Розроблено метод “Proliferator-C” (узагальнений і вдосконалений варіант метода Chow&Liu), який відтворює структуру монопотокової моделі, спираючись на знання колайдерних змінних та тести умовної незалежності першого порядку, та алгоритм ‘Collifinder’, який ідентифікує всі колайдерні змінні. Порівняно з відомими методами “Proliferator-C” є менш критичним до розміру відборки даних, а за складністю – близький до відомих алгоритмів для лісів (дерев) залежностей.