因果发现技术的比较基准测试
寻找自动化搜索方法，从观察数据中学习因果结构；讨论潜变量和观察变量之间的因果联系以及它们之间的潜在模式和结构；提出了不同于高斯分布条件的 k - 三角性忠诚度的另一定义，可用于非高斯分布；轻松学习具有潜变量的因果结构的充分性假设。
Aug, 2023
本文介绍了一种称为循环因果推断（CCI）的算法，能够在条件独立神经元操作符下对循环因果过程进行有效推断，如将循环因果过程表示为非递归线性结构方程模型与独立误差。实证结果表明，CCI 在循环情况下优于 CCD，且在无环情况下与 FCI 和 RFCI 竞争力不相上下。
May, 2018
提出了一种基于约束的算法，用于在存在潜在混杂因素的情况下从观测时间序列数据中学习因果结构，主要通过学习长期的时间关系优化因果图的结构，从而减少了所需统计测试的数量并在人造数据和真实数据上通过实验证明了其高准确性和更接近真实情况的因果图。
Jun, 2023
该研究论文提出了一种利用约束编程方法结合先前知识和理论洞见的实用方法，从而解决了时间序列数据中因果学习算法估计的图形结构提供高度误导性因果信息的问题，并且可以扩展到大型随机变量集合，并不需要精确知道时间尺度差异。
May, 2022
本文介绍了从结构因果模型获得置信网，通过 Credal 网络算法计算精确的反事实边界，提出了一种因果 EM 方案实现近似边界，评估了其精确度并通过关于姑息治疗的真实案例阐述了其实际应用。
Jul, 2023
我们提出了一种新的主动学习算法，通过一系列成本最低的干预来识别任何给定因果模型中的因果关系，同时引入了对时间周期性因果设置的形式化分析，并提供了一种可靠完备的算法来识别循环设置中的因果效应。
Sep, 2023
使用有向无环图来建模系统的因果结构。在多个数据源（群体或环境）的数据聚合中，全局混淆模糊了许多因果发现算法中的条件独立性属性。因此，现有的因果发现算法不适用于多源设置。我们证明，如果混淆的基数有限（即数据来自有限数量的源），仍然可以实现因果发现。该问题的可行性取决于全局混淆因素的基数、观测变量的基数和因果结构的稀疏程度的权衡。
Nov, 2023