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

本文介绍了一个可以通过样本数据推理带循环因果图的因果结构的发现算法，并给出了正确性条件，该算法是稀疏图上的多项式。

Feb, 2013

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

本文通过 Cheeseman-Stutz 渐近逼近和 Expectation-Maximization 算法的结合，提出了一种有效的方法来学习混合有向无环图模型（MDAGs），并探讨了参数和模型结构的搜索问题。

Jan, 2013

提出了一种新颖的混合方法，将基于约束和 MCMC 算法的两个领域结合起来，以高效地学习贝叶斯网络的有向无环图结构，并能对后验分布进行采样，从而实现全贝叶斯模型平均。

Mar, 2018

本研究研究了有向无环图在表示条件独立关系方面的作用，提出 DAG 可以用来推断条件独立关系并可以比其他准则发现更多合法的独立关系。此外，研究还表明 DAG 所显示的依赖关系是相一致的。

Mar, 2013

通过干预来学习混合因果模型中变量之间的因果关系是一项具有挑战性的任务，本文提出了匹配性的必要和充分条件以及一种自适应算法，用于学习混合因果模型中的所有真实边，具有最佳干预效果并在混合模型不包含循环关系时尺寸最小。

Jun, 2024

本文提出了对基于结构性因果模型的图形变分推断的形式，通过参数化变分模型来模拟分布，并在参数数量与变量数量的指数无关的情况下进行可处理的训练。

Jun, 2021

本文研究利用多元计数数据进行因果发现，引入个性化的二项式有向无环图模型以应对用户异质性和观测之间的网络依赖关系，通过将网络结构嵌入到降维协变量中来学习所提出的有向无环图模型，并探索方差 - 均值关系以确定节点的顺序。通过模拟实验证明我们的算法在异质数据上胜过现有的竞争对手，并在实际的网页访问数据集上验证了其实用性。

Jun, 2024

本文研究了关于基于数据学习因果模型的结构学习算法，比较了它们在不同场景下的实验性能表现。

Jun, 2017