《计算机应用研究》|Application Research of Computers

基于多组典型相关变量的因果关系发现算法

Multiset canonical correlation variables based causal discovery algorithm

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作者 陈薇,蔡瑞初,伍运金,谢峰,郝志峰
机构 广东工业大学 计算机学院;佛山科学技术学院 数学与大数据学院
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摘要 发现观察变量之间潜在的因果关系已成为当前重要的问题。现有的因果关系发现算法主要基于单个观察变量本身之间的因果关系,无法适用于多组观察变量。为此,提出了一种多组典型相关变量的因果关系发现算法。首先,引入多组典型相关变量,建立多组典型相关变量的线性非高斯无环模型并提出对应的目标函数;然后,采用梯度的方法求解目标函数,构建多组典型相关变量的因果关系网络。模拟实验验证了该算法的有效性,并在移动基站数据上发现了一批有价值的多组无线网络性能指标间的因果关系。
关键词 多组典型相关变量;线性非高斯无环模型;因果关系发现;因果关系网络
基金项目 NSFC-广东联合基金资助项目(U1501254)
国家自然科学基金资助项目(61876043)
广东省自然科学基金资助项目(2014A030306004,2014A030308008)
广东特支计划(2015TQ01X140)
广州市珠江科技新星(201610010101)
广州市科技计划(201902010058)
本文URL http://www.arocmag.com/article/02-2021-01-038.html
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中图分类号 TP181
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