【摘 要】
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结构分析的隐变量发现方法难以有效地发现隐变量且可解释性较差。基于因果关系和局部结构的不确定性,提出了一种基于局部因果关系分析的隐变量发现方法(LCAHD),LCAHD方法给出了因果结构熵的定义,将因果知识和不确定性知识相融合,以因果关系的不确定性程度作为隐变量存在的判定依据,并对这一依据进行了理论上的论证；LCAHD方法首先寻找目标变量的马尔科夫毯提取局部依赖结构,然后基于扰动学习获得扰动数据,联
【机 构】
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合肥工业大学 计算机科学与信息学院 合肥 230009
【出 处】
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第十三届中国Rough集与软计算学术会议、第七届中国Web智能学术研讨会、第七届中国粒计算学术研讨会联合学术会议
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结构分析的隐变量发现方法难以有效地发现隐变量且可解释性较差。基于因果关系和局部结构的不确定性,提出了一种基于局部因果关系分析的隐变量发现方法(LCAHD),LCAHD方法给出了因果结构熵的定义,将因果知识和不确定性知识相融合,以因果关系的不确定性程度作为隐变量存在的判定依据,并对这一依据进行了理论上的论证；LCAHD方法首先寻找目标变量的马尔科夫毯提取局部依赖结构,然后基于扰动学习获得扰动数据,联合扰动数据和观测数据学习局部依赖结构中的因果关系；进而,利用因果结构熵对局部因果结构中因果关系的不确定性进行度量,并利用隐变量和因果关系不确定性之间的相关性判定条件,确定隐变量的存在性；最后,给出隐变量发现算法。分别针对标准网络和股票网络进行了算法的实验,结果表明该方法能准确地确定隐变量的位置,且具有较好的解释性。
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