Granger causality discovery algorithm for topological Hawkes processes with priori-constraints
Granger causality discovery algorithm for topological Hawkes processes with priori-constraints
1. School of Computer Science, Guangdong University of Technology, Guangzhou 510006, China
2. College of Science, Shantou University, Shantou Guangdong 515063, China
摘要
Granger causality discovery algorithm for discrete-time series data has important application value. The existing methods mainly use Hawkes processes modeling, which can not be applied to non-IID data and data with time-skew errors. Therefore, this paper proposed a Granger causality discovery algorithm(PTHP) for topological Hawkes processes integrating a priori constraints. Firstly, it used the constraint-based method to screen a group of causal edges with a high significance level to improve the tolerance of the algorithm to the fault time-skew errors. Then, the edges obtained in the previous step were fused into the topological Hawkes processes as a priori constraints to solve the non-IID problem between sequences. Experiments on simulated data and real-world data show the effectiveness of this method, and it won first place in PCIC 2021 causal inference competition.
关键词
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61876043,61976052)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.12.0642
出版期卷: 《计算机应用研究》 Printed Article, 2022年第39卷 第6期
所属栏目: Algorithm Research & Explore
出版页码: 1668-1672
文章编号: 1001-3695(2022)06-011-1668-05
发布历史
引用本文
蔡瑞初, 刘跃群, 黄正婷, 等. 融合先验约束的拓扑霍克斯过程格兰杰因果发现算法 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (6): 1668-1672. (Cai Ruichu, Liu Yuequn, Huang Zhengting, et al. Granger causality discovery algorithm for topological Hawkes processes with priori-constraints [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (6): 1668-1672. )
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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