贝叶斯网络(Bayesian Network或BN)是将概率和统计应用于复杂系统的不确定性推理和数据分析的一种重要有效工具。由于大学生消费数据存在不确定性，为了能合理有效对大学生消费数据分析总结，所以本文就采用了贝叶斯网来处理不确定性知识。本文比较详细分析了当前大学生的消费心理、消费能力、消费模式和消费结构，并对大学生消费特点进行总结，研究了和大学生消费紧密关联的相关因素。　　 贝叶斯网的研究主要集中在三个方面：贝叶斯网推理、贝叶斯网学习和贝叶斯网的应用，本文对以上三方面的知识进行了总结。贝叶斯网的结构学习、参数学习中，本文介绍了基于打分搜索算法和对模型优化的K2算法，以及贝叶斯估计法和最大似然估计法；贝叶斯网的推理中，包含精确推理、近似推理，重点介绍和实现了精确推理中的切集条件化算法，近似推理算法中的Gibbs采样算法。结合专家知识和调研数据，本文就大学生消费构建了贝叶斯网络结构，确立网络结构中节点的条件概率分布表，进一步推理出节点数据之间的关系，通过决策为学校规划商业经营和学生工作提供参考。　　 本文的主要贡献如下：　　 ●本文分析了大学生消费情况，提出了影响大学生消费的因素。通过与专家交谈、与学生交流和调研等，收集了相关数据和积累了专家意见，确定大学生消费数据分析的因素。　　 ●本文使用贝叶斯网来表示和处理大学生消费数据中的不确定性。尽管当前有关专家和高校学生组织对大学生消费的调研有很多，已有一定成果，但是对于其中的不确定表示和处理还是规则的，贝叶斯网是处理不确定知识的有效工具。　　 ●本文重点介绍和分析贝叶斯网的结构学习、参数学习以及近似推理。本文介绍和实现了Gibbs采样算法，进一步推理出节点数据之间的关系，通过决策为学校规划商业经营和学生工作提供参考。