计算机工程

作者：郝志峰, 喻建华, 乔杰, 蔡瑞初

单位：1. 广东工业大学 计算机学院, 广州 5100062. 汕头大学 理学院, 广东 汕头 515063

关键词：结构方程似然框架,缺失数据,逆概率加权,因果方向学习,加性噪声模型

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

探索事物之间的因果关系是数据科学的核心问题。在实际场景中，缺失值的存在给基于约束的方法和基于结构方程模型的方法带来巨大挑战。现有的缺失值因果学习方法虽然可以处理随机缺失数据上的因果结构学习问题，但是对于非随机缺失数据，学习因果结构网络中的因果对和马尔可夫等价类结构以及校正因缺失导致错误因果方向等仍未得到解决。为此，基于结构方程似然框架提出新的缺失值因果学习算法MV-SELF。利用非线性加性噪声模型的条件概率分布可以转换为噪声分布表示性质，设计一种基于最大化似然的评分，实现基于评分的因果结构搜索框架。同时，为解决非随机缺失下的因果结构学习问题，利用逆概率加权校正工具来恢复缺失数据的联合分布，从而校正因缺失导致的冗余边和错误因果方向，实现对缺失数据上的高维因果结构搜索。仿真实验结果表明，相比TD-PC、MVPC、Structure EM算法，MV-SELF的F1值提高了3%~19%，能有效区分马尔可夫等价类。

来源：2023年第12期

《计算机工程》期刊编辑部

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