Рішення проблем
Для вирішення проблем з тисячами змінних необхідний інший підхід. Один з них полягає в тому, щоб спочатку вибрати один порядок, а потім знайти оптимальну структуру BN щодо цього порядку. Це передбачає роботу в просторі пошуку можливого упорядкування, що зручно, так як воно менше, ніж простір мережевих структур. Кілька замовлень потім відбираються і оцінюються. Цей метод виявився найкращим доступним в літературі, коли кількість змінних величезна.
Інший метод полягає в тому, щоб зосередитися на підкласі розкладені моделей, для яких MLE мають замкнуту форму. Тоді можна виявити несуперечливу структуру для сотень змінних.
Вивчення байєсівських мереж з обмеженою шириною трьох ліній необхідно для забезпечення точного, піддається трактуванню виведення, оскільки складність останнього в гіршому випадку є експоненціальною по довжині дерева k (згідно з гіпотезою експонентного часу). Тим не менш, як глобальне властивість графа, воно значно збільшує складність процесу навчання. У цьому контексті можна використовувати K-дерево для ефективного навчання.
