Apr, 2024

CausalDisco: 使用知识图谱链接预测进行因果发现

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TL;DRCausalDisco 是一种将因果关系发现作为知识图谱补全问题的新方法，支持因果解释和因果预测，并通过比较多个知识图嵌入算法在模拟视频数据集上的表现，证明了使用加权因果关系能够提高因果关系发现的性能。
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发现论文，激发创造
  • 来自视频中物理系统的因果关系发现

    本文提出了一种基于视频无监督学习的因果发现方法，结合感知、推理和动力学模块，能够从短序列的关键点信息中高效地发现物体、环境变量之间的相互作用，并做出反事实推理和未来预测。

    Jul, 2020

  • 论证性因果探索

    使用符号表示对假设引导论证（ABA）进行推理可以支持因果关系的发现，此方法在使用答案集编程（ASP）实现后在因果发现的标准基准测试中表现良好。

    May, 2024

  • 针对时态和非时态数据的因果发现方法调查

    本研究介绍了因果发现中常用的术语，讨论了用于不同场景中识别因果边的方法，还探讨了用于评估因果发现算法性能的基准数据集、现有工具和常用指标。最后，我们总结了因果发现中存在的常见挑战，并讨论了因果发现在多个领域的应用。

    Mar, 2023

  • 适应性在线实验设计用于因果推断

    在线学习中基于干预样本历史的分离图系统相匹配的追踪停止因果发现算法优于现有方法，通过较少的样本实现更高准确性的因果图学习。

    May, 2024

  • 因果发现学习

    本研究测试了一种基于神经网络的数据驱动因果关系发现方法，证明其比现有的人工设计的方法在神经网络和医学数据中表现更优秀。结果表明在已知因果关系的大数据集的监督下，学习因果发现程序是改进神经学和医学数据中因果关系的新途径。

    Sep, 2022

  • 利用有向因果发现技术检测潜在共因变量

    本文提出了一种探测变量之间潜在共同原因的因果发现算法，并将其应用于两个有向因果发现算法的实验中。结果表明，该算法可以探测到已知的共同原因，并保留原始算法在区分有向因果关系方面的性能

    Oct, 2019

  • 利用双变量因果发现集成重叠数据

    本文将双变量因果发现算法用于解决多数据集间有重叠变量时的一致因果结构学习问题，算法表现在合成和真实数据上都优于之前的方法。

    Oct, 2019

  • 从因果对到因果图

    通过概率分布和因果关系特征，提出了一种计算效率高的因果结构学习方法，并在合成和真实数据集上进行了验证。

    Nov, 2022

  • 因果升维与链接预测

    本文介绍了第一个能处理路径依赖的因果模型，它引入了因果提升的概念，并且证明了基于结构对的节点对称联合表征方法，具有更低的偏差和更好的因果结构表示能力。

    Feb, 2023

  • 因果发现综述：理论与实践

    本文介绍因果推断、因果发现、因果图、算法和真实世界应用，并探讨最近一致性观点对现有算法的概述、有用的工具和数据，以及为什么和如何可以成功利用这些方法。

    May, 2023