计算机工程

作者：郝志峰, 丁凯培, 蔡瑞初, 陈薇

单位：1. 广东工业大学计算机学院, 广东 广州 510006;2. 汕头大学理学院, 广东 汕头 515063

关键词：因果发现,因果结构,非稳态扰动,加性噪声模型,函数式因果模型

基金：国家自然科学基金(61876043, 61976052, 62206064);科技创新2030—"新一代人工智能"重大项目(2021ZD0111501);国家优秀青-科学基金(62122022)。

因果发现旨在通过观测数据挖掘变量间的因果关系。现有的因果发现方法大多假定数据的产生过程是平稳的,然而在实际环境下往往不满足稳态假设,导致结果不可靠。研究发现,在一些场景中的非稳态扰动与时序信息高度相关。因此,在加性噪声模型基础上将非稳态扰动刻画为一项关于时序信息的函数,设计非稳态加性噪声模型,并给出非稳态加性噪声模型的识别条件,提出一种两阶段的因果关系学习算法。第1阶段利用回归计算得到变量残差,再检验残差与回归特征集的独立性从而选出叶子节点,迭代得到观测变量集的因果次序;第2阶段再次进行回归计算和独立性检验,消除第1阶段中冗余的因果关系,从而得到观测变量集的因果结构。实验结果表明,与基于约束的异构/非平稳因果发现、LPCMCI和TiMINo算法相比,该算法在仿真数据集上取得了最优的效果,平均F1值达到0.85;而在真实因果结构数据集中,该算法的F1值平均提升41.12%,能够从非稳态数据集中恢复出更多因果结构的信息。

来源：2024年第4期

《计算机工程》期刊编辑部

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