Feb, 2022

聚类 DAG 中的因果效应识别

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TL;DR该研究介绍了一种叫做 “集群有向无环图（Cluster DAGs）” 的新型图形建模工具，其可以基于有限的先验知识提供变量之间关系的部分规范，从而缓解了在复杂、高维度领域中指定完全因果图的严格要求。在该图形模型下，本研究还开发了基于 “Pearl's Causal Hierarchy” 的各层级的变量集聚进行推理的方法，并验证了 C-DAGs 的有效性。
causal diagramsgraphical modelingcluster dagspearl's causal hierarchycounterfactual inferences
发现论文，激发创造
  • 从观测数据中估计高维干预效应

    本研究提出了一种利用干预演算法来推测协变量对响应参数的因果效应的算法，并运用这个方法去确定变量的重要性。

    Oct, 2008

  • 因果模型的逻辑

    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

  • 混合有向无环图中的干预因果发现

    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

  • 干预下因果有向无环图等价类的特征和学习

    该研究考虑在观测和干预数据都可用的情况下学习因果 DAG，并使用一种可证明的算法实现此目标。

    Feb, 2018

  • 关于因果背景知识的表示及其在因果推理中的应用

    本文提出了一种新方法 —— 称作直接因果子句（DCC）来表述所有类型的因果背景知识，分析因果背景知识的一致性、等价性，任何因果背景知识集合都可分解成一个因果 MPDAG 和一个最小剩余 DCC 集合，并提供了用于检查一致性、等价性和查找分解的多项式算法。最后，作者们还发现，因果效应的可鉴定性仅取决于分解后的 MPDAG。

    Jul, 2022

  • 基于贝叶斯的从未知一般干预中发现因果关系

    学习因果有向无环图（DAG）的问题，使用观测和干预实验数据的组合进行研究，采用贝叶斯方法从一般干预中进行因果发现，通过图形特征化和兼容先验的贝叶斯推断保证不可区分结构的分数等价性，利用马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）拟合 DAG、干预目标和导致的父节点集合的后验分布，最后在模拟和真实蛋白质表达数据上评估了所提出的方法。

    Dec, 2023

  • 利用团树从马尔可夫等效有向无环图中计数和采样

    本文提出了一种用于计算标记等价类中 DAG 数量的技术，并显示在有限制图案下，所提出的算法是多项式时间的。此技术可用于均匀采样来枚举等价类中的 DAG，并可用于因果实验设计和估计联合干预的因果效应。

    Feb, 2018

  • 个性化的二项式有向无环图学习与网络结构协变量

    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

  • 通过有向团树的因果 DAG 主动结构学习

    本研究提出了针对因果有向无环图（DAGs）的干预设计的通用下限，并基于有向团树将 DAG 分解成可独立定向的组件，从而证明在任何 EC 中定向任何 DAG 所需的单节点干预数至少是每个基本图的链组件中最大团大小的一半的总和。另外，我们还提出了一个两阶段干预设计算法，其性能符合以最大团个数的对数乘性为界限的最优干预数，并通过合成实验验证了我们的算法可以比大多数相关工作处理更大的图形并且获得更好的最坏情况性能。

    Nov, 2020

  • 有向循环图的发现算法

    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