基于加性噪聲模型的因果關(guān)系推斷理論及其應(yīng)用.pdf

1、分類號(hào)：UDC：密級(jí)：學(xué)校代號(hào)：學(xué)號(hào)：廣東工業(yè)大學(xué)博士學(xué)位論文(工學(xué)博士)118451111204008基于加性噪聲模型的因果關(guān)系推斷理論及其應(yīng)用陳蔚琦學(xué)科(專業(yè))或領(lǐng)域名稱：控劍型堂皇王猩摘要摘要因果關(guān)系是普遍存在于事物之間的聯(lián)系，也是科學(xué)研究重要的出發(fā)點(diǎn)之一。在科學(xué)研究領(lǐng)域中，因果關(guān)系比相關(guān)關(guān)系具有更好的解釋性，可以為決策者提供準(zhǔn)確的判斷依據(jù)。目前，因果關(guān)系作為一種全新的研究在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域脫穎而出，涌現(xiàn)出一批經(jīng)典的推斷模型。其中，針

2、對(duì)一對(duì)一因果關(guān)系而提出的基于加性噪聲模型的因果關(guān)系推斷方法在連續(xù)仿真數(shù)據(jù)和離散仿真數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)的準(zhǔn)確率高達(dá)90％。但是該模型還有很大的改進(jìn)空間，尤其是在高維離散數(shù)據(jù)領(lǐng)域內(nèi)的應(yīng)用仍處于空白?，F(xiàn)有研究中，該模型面臨兩個(gè)主要瓶頸為：1該模型無(wú)法有效地發(fā)現(xiàn)多對(duì)一的因果關(guān)系；2該模型無(wú)法準(zhǔn)確地區(qū)分推斷間接的因果關(guān)系。本文針對(duì)上述兩個(gè)問(wèn)題，按照三部分研究思路逐步提出并完善了基于加性噪聲模型的泛化因果關(guān)系推斷模型。這三部分研究思路分別為：1設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)基

3、于加性噪聲模型的多對(duì)一泛化因果關(guān)系推斷模型；2改進(jìn)并實(shí)現(xiàn)稀疏離散數(shù)據(jù)中的泛化因果關(guān)系推斷技術(shù)的應(yīng)用；3優(yōu)化泛化因果關(guān)系推斷算法的缺點(diǎn)并將其應(yīng)用于高維離散數(shù)據(jù)。上述三部分的研究思路遵循由易到難的研究路線，根據(jù)應(yīng)用目標(biāo)數(shù)據(jù)復(fù)雜度的增加而不斷提出改進(jìn)策略，使其能夠應(yīng)用于各種大數(shù)據(jù)研究領(lǐng)域。本文主要研究?jī)?nèi)容與成果如下：1針對(duì)已有研究無(wú)法推斷離散數(shù)據(jù)中多對(duì)一因果關(guān)系的技術(shù)瓶頸，構(gòu)建基于加性噪聲模型的泛化因果關(guān)系推斷模型(AdditiveNoise

4、ModelforMultiplecausesDiscovery，AMMcD)，并率先將ANMMcD應(yīng)用于低維稀疏離散數(shù)據(jù)的因果關(guān)系推斷研究。本文針對(duì)數(shù)據(jù)中普遍存在的多個(gè)原因因素共同影響同一結(jié)果因素的現(xiàn)象，提出了基于多元概率統(tǒng)計(jì)和加性噪聲模型的初步泛化因果關(guān)系推斷模型。該模型能夠準(zhǔn)確推斷出離散數(shù)據(jù)中的多對(duì)一因果關(guān)系結(jié)構(gòu)，解決了已有因果關(guān)系推斷方法只能發(fā)現(xiàn)離散數(shù)據(jù)中的一對(duì)一因果關(guān)系的問(wèn)題，為因果關(guān)系推斷方法應(yīng)用在離散數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘研究提供了