混合加噪声模型与条件独立性检测的因果方向推断算法
Causation inference based on combining additive noise model and conditional independence
1. 广东工业大学 a. 自动化学院; b. 计算机学院, 广州 510006
2. 韩山师范学院 物理与电子工程学院, 广东 潮州 521041
3. 广西师范学院 科学计算与智能信息处理广西高校重点实验室, 南宁 530001
摘要
从可观测的变量中推导出潜在的因果关系是人工智能领域的热点研究之一。传统的基于独立性检测的方法是通过检测V结构来确定一组马尔可夫等价类而非最终的因果关系；而加噪声模型算法却只能适应于低维度的因果网络结构。为此，提出一种采取分治策略的混合加噪声模型与条件独立性检测的因果方向推断方法。首先将一个n维因果网络分解成n个诱导子网络，分别归入三种基本结构（单度结构、非三角结构和存在三角的结构）中的一种，从理论上分别证明其有效性；其次对每个诱导子网络进行基于加噪声模型算法与条件独立性检测相结合的方向推断；最后把所有子网络合并起来构建成完整的因果关系网络。实验表明，该方法比传统的因果关系推断方法更加有效。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61374081,61562008)
广东省自然科学基金资助项目(S2013010013034)
广西自然科学基金资助项目(#GXNSFAA198228)
广东省科技项目(2014A030307049,2015A030401101,2015B090922014,2016B030306002,201604010099,2017A040405063,2016B030308001)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2017.12.0802
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第6期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 1688-1692
文章编号: 1001-3695(2019)06-019-1688-05
发布历史
[2019-06-05] 印刷出版
引用本文
麦桂珍, 彭世国, 洪英汉, 等. 混合加噪声模型与条件独立性检测的因果方向推断算法 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (6): 1688-1692. (Mai Guizhen, Peng Shiguo, Hong Yinghan, et al. Causation inference based on combining additive noise model and conditional independence [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (6): 1688-1692. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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