基于多组典型相关变量的因果关系发现算法
Causal discovery algorithm based on multiset canonical correlation variables
1. 广东工业大学 计算机学院, 广州 510006
2. 佛山科学技术学院 数学与大数据学院, 广东 佛山 528225
摘要
现有的因果关系发现算法主要基于单个观察变量本身之间的因果关系，无法适用于多组观察变量，为此提出了一种多组典型相关变量的因果关系发现算法。首先，引入多组典型相关变量建立多组典型相关变量的线性非高斯无环模型并提出对应的目标函数；然后，采用梯度上升的方法求解目标函数，构建多组典型相关变量的因果关系网络。模拟实验验证了该算法的有效性，并在移动基站数据上发现了一批有价值的多组无线网络性能指标间的因果关系。
基金项目
NSFC-广东联合基金资助项目(U1501254)
国家自然科学基金资助项目(61876043)
广东省自然科学基金资助项目(2014A030306004,2014A030308008)
广东特支计划资助项目(2015TQ01X140)
广州市珠江科技新星资助项目(201610010101)
广州市科技计划资助项目(201902010058)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.12.0618
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2021年第38卷 第1期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 53-56
文章编号: 1001-3695(2021)01-010-0053-04
发布历史
[2021-01-05] 印刷出版
引用本文
陈薇, 蔡瑞初, 伍运金, 等. 基于多组典型相关变量的因果关系发现算法 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (1): 53-56. (Chen Wei, Cai Ruichu, Wu Yunjin, et al. Causal discovery algorithm based on multiset canonical correlation variables [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (1): 53-56. )
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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