计算机工程

作者：蔡瑞初, 张文辉, 乔杰, 郝志峰

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

关键词：因果关系发现,条件独立性检验,高维小样本,递归分解,马尔可夫等价类

基金：国家优秀青年科学基金（6212200101）；国家自然科学基金（61876043，61976052）。

在高维小样本场景下，针对现有基于约束的因果结构学习方法存在因果结构学习效率低、马尔可夫等价类的问题，以非线性非高斯的高维小样本为研究对象，提出一种基于递归分解的因果结构学习算法CADR。在高维小样本的因果结构学习效率方面，结合递归分解的思想，将高维变量集递归分解为多个更小的子集，直到无法再分解或子集的大小达到阈值为止。在该过程中，变量集的减少缩减了条件独立性检验的条件候选集的搜索空间，从而提高学习效率。同时，为进一步识别马尔可夫等价类，根据非线性非高斯模型的因果方向的不可逆性，通过判断拟合噪声项与原因变量是否独立来识别马尔可夫等价类的因果方向。在仿真数据和真实因果结构数据上的实验结果表明，CADR不仅提高条件独立性检验的效率，而且能有效地区分马尔可夫等价类，学习到更精确的因果结构，其中，在真实因果结构实验中，与现有Xie_rec、PC_ANM和Notear_Sob方法相比，F1评分提高5%~12%。

来源：2023年第3期

《计算机工程》期刊编辑部

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