May, 2018

基于约束的算法用于发现具有循环、潜在变量和选择性偏差的因果关系

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TL;DR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。
发现论文，激发创造
  • 在潜在混淆因素和选择偏差可能存在的情况下进行迭代因果分析

    我们提出了一种迭代因果发现算法 (ICD)，可在潜在混淆变量和选择偏差的情况下恢复因果图，并演示了 ICD 相较于 FCI、FCI + 和 RFCI 算法，需要更少的 CI 测试并学习更准确的因果图。

    Nov, 2021

  • 循环模型中带有隐藏共变量的因果发现方法的比较研究

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    Jan, 2024

  • 有向循环图的发现算法

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    Feb, 2013

  • 使用潜变量发现循环因果模型：一般的基于 SAT 算法的过程

    本文提出了一种非常通用的方法来学习因果模型的结构，该方法基于从任何给定的重叠的被动观察或实验性数据集获得的 d - 分离约束。此方法允许直接循环（反馈回路）和潜在变量的存在。我们的方法基于因果路径的逻辑表示，允许将相当通用的背景知识集成，推理是使用布尔满足（SAT）求解器执行的。该过程是完整的，因为它用尽了关于是否可以确定存在或不存在任何给定边缘的可用信息，否则返回 “未知”。许多现有的基于约束的因果发现算法可以看作是特殊情况，适用于一个或多个限制性假设的情况。模拟说明了这些假设对发现的影响以及现有算法的扩展能力。

    Sep, 2013

  • 基于约束条件的因果推断的贝叶斯方法

    本论文提出了一种结合贝叶斯方法和约束方法的算法，用于解决从有限数据集进行因果推断的准确性和稳健性问题。

    Oct, 2012

  • 局部基于约束的因果探究在选择偏差下的应用

    本研究探讨如何处理因选择偏差而导致的独立性约束偏差问题，并通过独立关系的局部模式，提出了一种基于 Y-Structure 的有限样本计分规则，成功地预测了选择机制下的因果关系，并在微阵列数据上表现出色。

    Mar, 2022

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    研究了有向无环图中随意多个潜在变量和选择变量条件下因果信息的学习问题，在此设置中，提出了一种能够在计算上比 FCI 算法快得多的新算法 RFCI，虽然 RFCI 的输出在某些情况下比 FCI 输出略微不太具有信息性，但在渐近极限下 RFCI 的任何因果信息都是正确的，研究了一类图形，输出 FCI 和 RFCI 是相同的，并证明了 FCI 和 RFCI 在稀疏高维情况下的一致性。

    Apr, 2011

  • 循环、潜在混淆和选择偏倚存在下的因果演算

    该研究证明了 IOSCM 模型中的因果推理原则，包括调整标准和公式，从而使得能够在具有循环、潜在的混杂变量和选择偏差的情况下估算出条件因果效应，并扩展了 ID 算法以在这些模型中进行因果效应的识别。

    Jan, 2019

  • 因果发现技术的比较基准测试

    本文介绍了引人注目的因果发现算法，分为两大类：（1）假设无环和无潜变量，（2）允许循环和潜变量，并从结构准确性、标准预测准确性和反事实推理准确性三个方面对它们进行了实验比较。

    Aug, 2017

  • 基于约束的非线性结构因果模型发现：循环和潜在混淆变量

    采用模块化结构因果模型 (mSCM)，引入了 sigma-connection graphs (sigma-CG)，成功实现了能够处理非线性功能关系、潜在混淆、循环因果关系和不同随机完美干预数据的因果发现算法。

    Jul, 2018