本文研究如何在不确定模型图结构的情况下，通过识别函数机制变化来比较两个或多个相关结构因果模型。我们提出使用非线性加性噪声模型对各模型进行建模，并证明了使用混合分布的分数函数的雅可比矩阵可以用于识别非参数函数机制中的变化。在确认变化的因素后，我们进一步使用其他方法来估计变化的结构差异，以此来帮助理解在不同环境下各个变量的差异。

Jun, 2023

结构性因果模型 (SCMs) 是理解许多现实世界系统中的复杂因果关系的有力工具，我们介绍了整合因果机制的概念，以简化大规模 SCM 并保持一致的干预行为。

Oct, 2023

本文综述了针对结构因果模型（SCMs）在不同级别抽象间建立关系的问题上已提出的解决方案，着重于 SCMs 之间的映射的形式特性，并强调了可在其上实施此特性的不同层次（结构、分布）。此理解不仅允许区分具有更多意识的因果抽象提案，而且还允许针对特定应用程序的相关抽象形式定制抽象定义。

Jul, 2022

在因果建模领域，潜在结果和结构因果模型是主要框架。然而，这些框架在实际建模反事实时面临着明显的挑战，形式化表现为潜在结果的联合分布参数。本文通过对潜在结果和结构因果模型在建模反事实中的研究，提出了 “退化反事实问题” 这一内在模型容量限制，并引入了一种新的 “分布一致性” 假设，基于该假设提出了增强建模反事实能力的 “分布一致性结构因果模型”。通过引入可识别的因果参数 “一致性概率”，在个性化激励示例中展示了 DiscoSCM 在实践中的实际意义。此外，还在 DiscoSCM 框架中提供了关于 “因果阶梯” 的全面理论成果，希望为反事实建模的未来研究开辟新的方向，从而增强我们对因果关系及其在现实世界应用领域的理解。

Jan, 2024

本研究主要在于探究具有潜在共变量和环路的结构因果模型，并证明其遵守特定可解性条件下的便利性质，这一工作将结构因果模型在具有周期的情况下进行了推广，从而提供了一般性的统计因果建模的基础。

Nov, 2016

本研究针对模拟的有向无环图模型，发现可以通过增加噪声来影响结构学习算法。引入 VarSortability 作为评估指标，探讨边缘方差与因果关系之间的关联性。结果表明，在一些连续结构学习算法中，高的 varsortability 能匹配一些基本的基线方法。然而，这种性能可能不会转移至真实世界的数据，因为 varsortability 可能很中庸或取决于测量尺度的选择。

Feb, 2021

本论文旨在准确明确 Rubin 因果模型（RCM）和结构因果模型（SCM）框架之间的关系，揭示 SCMs 框架中隐含的代数约束规则，指出 SCM 原则在经典应用中的重要作用。

Jun, 2023

本文提出了一种基于贝叶斯推理的方法，在低级别数据的情况下学习维度高、SCM 结构和参数未知的高级因果变量，从而实现对潜在 SCM 的推断和图像生成。

Oct, 2022

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。

Dec, 2023

本文介绍了一个完整的可识别性结果，该结果表征了所有情况，其中从总结因果图中直接效应可以图形化识别，并提供了两个可靠的有限调整集，可以用来估计直接效应。

Jun, 2023