面向社交媒体的直接因果网络发现算法

Direct causal network discovery algorithm for social media
蔡瑞初1
谢泳1
陈薇1
曾艳1
郝志峰1,2
杜文俊3
1. 广东工业大学 计算机学院, 广州 510006
2. 佛山科学技术学院 数学与大数据学院, 广东 佛山 528000
3. 东北大学 工商管理学院, 沈阳 110004

摘要

高维时序因果网络发现是社交媒体因果关系发现的重要问题。然而,现有的时序因果关系发现方法不能发现直接因果以致因果网络推断结果不准确。针对此问题提出了一种直接因果网络发现方法。该方法考虑了时序因果模型的因果延迟、滞后期数量和条件节点集等因素,更准确地发现直接因果关系;另外,采用结合置换检验的因果关系检验方法,解决传递熵阈值难以设定的问题。实验结果表明,该方法在因果网络推断中优于现有方法,有效提升时序上直接因果网络推断的准确率,适用于发现潜在社交媒体因果关系网络。

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(61876043,61472089)
广东省自然科学基金资助项目(2014A030306004,2014A030308008)
广东省科技计划项目(2015B010108006,2015B010131015)
广东特支计划资助项目(2015TQ01X140)
广州市珠江科技新星资助项目(201610010101)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.04.0159
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第9期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 2689-2693
文章编号: 1001-3695(2020)09-025-2689-05

发布历史

[2020-09-05] 印刷出版

引用本文

蔡瑞初, 谢泳, 陈薇, 等. 面向社交媒体的直接因果网络发现算法 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (9): 2689-2693. (Cai Ruichu, Xie Yong, Chen Wei, et al. Direct causal network discovery algorithm for social media [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (9): 2689-2693. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

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