本文提出了一种用于验证数据一致性的有效算法，该算法可以从独立性信息中提取因果关系，利用条件独立语句测试是否存在符合所有观测到的依赖性和独立性的因果模型，并找出存在的因果关系。

Mar, 2013

本文提出了一种基于祖先图的算法框架，用于有效地测试，构建和枚举$m$-分隔符，从而较高效地进行非实验数据中因果效应的识别，同时还证明了通过协变调整进行因果效应识别与$m$分离在有向无环图及最大祖先图中的一个子图的规约，并利用这些结果，得出一种刻画所有调整集以及在存在潜在混淆因素的多元曝光及结果的期望因果效应识别的所有最小和最小调整集的构造性条件，为这些问题的特殊情况提供了现有解决方案的扩展。

Feb, 2018

采用模块化结构因果模型(mSCM)，引入了sigma-connection graphs (sigma-CG)，成功实现了能够处理非线性功能关系、潜在混淆、循环因果关系和不同随机完美干预数据的因果发现算法。

Jul, 2018

该论文提出了一种基于单一世界干预图的因果推断方法，建立了一种允许特定变量干预的图模型，并提出了一种干预计算法则。

Oct, 2021

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。

Feb, 2022

本文使用范畴论方法对因果模型进行了分类处理，从“纯因果”的角度定义了因果独立/分离、因果条件等重要概念，并产生了一个核心部分的语法版本的syntactic do-calculus在所有因果模型中继承。

Apr, 2022

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

通过观察性时间序列研究干预的总效应的可识别性问题，我们考虑了系统的因果图的两种抽象：扩展摘要因果图和摘要因果图。我们证明总效应在扩展摘要因果图中始终是可识别的，并提供了摘要因果图中可识别性的必要和充分图形条件。此外，我们提供了可调整的集合，可在总效应可识别时估计总效应。

Oct, 2023

使用摘要因果图从观测数据中确定总效应的充分图形条件，即使存在隐藏的混杂和没有足够的变量集进行调整，也有助于从观测数据中理解和估计因果效应的持续努力。

Jun, 2024

本文解决了在摘要因果图中识别平均控制直接效应和平均自然直接效应的问题，这些图通常用于动态系统中，因循环和遗漏的时间信息而使因果推断变得复杂。研究提出了在存在隐藏混杂的情况下，识别这些效应的充分条件，并指出在无隐藏混杂的情境下，平均控制微观直接效应的条件也是必要的，强调了研究对复杂现实情况的处理意义。

Oct, 2024