Dec, 2023
走向人类化感知：学习异构图中的结构因果模型
Towards Human-like Perception: Learning Structural Causal Model in Heterogeneous Graph
Tianqianjin Lin, Kaisong Song, Zhuoren Jiang, Yangyang Kang, Weikang Yuan...
TL;DR通过构建可理解的变量和包含高级因果发现技术的自动学习任务级因果关系，HG-SCM 可以模拟人类感知和决策过程。在实证数据集上与七种基线模型进行比较后，HG-SCM 取得了最高的平均性能排名和最小的标准差，充分证明了其在预测能力和推广性方面的有效性和优越性，并且所自动学习的三个任务的因果图可视化和分析与领域知识和人类认知相吻合，展示出了其卓越的可解释性。HG-SCM 的类人特性以及增强的推广性和可解释性使其成为在透明度和可信度至关重要的特殊场景中具有潜力的解决方案。