【摘要】：探索和發(fā)現(xiàn)事物間的因果關(guān)系是數(shù)據(jù)科學的一個核心問題,其中蘊含著豐富的科學發(fā)現(xiàn)機會和巨大的商業(yè)價值.基于非時序觀察數(shù)據(jù)的因果關(guān)系發(fā)現(xiàn)方法能夠從被動觀察獲得的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)變量之間的因果關(guān)系,因而在各領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用.這一類方法在過去三十年取得很大進展,已經(jīng)成為因果關(guān)系發(fā)現(xiàn)的重要途徑.文中從因果關(guān)系方向推斷、高維數(shù)據(jù)上的誤發(fā)現(xiàn)率控制和不完全觀察數(shù)據(jù)上的隱變量檢測這三個研究熱點出發(fā),對現(xiàn)有的因果關(guān)系模型與假設(shè)、基于約束的方法、基于因果函數(shù)模型的方法和混合型方法這三大類方法,驗證與測評涉及的數(shù)據(jù)集及工具等方面進行了詳盡的介紹與分析.基于約束的方法主要包括因果骨架學習和因果方向推斷兩個階段:首先基于因果馬爾可夫假設(shè),采用條件獨立性檢驗學習變量之間的因果骨架,然后基于奧卡姆剃刀準則利用V-結(jié)構(gòu)確定因果方向,典型的算法有Peter-Clark算法、Inductive Causation等,這類方法的主要不足是存在部分無法判斷的因果關(guān)系方向,即存在Markov等價類難題.基于因果函數(shù)模型的方法則基于數(shù)據(jù)的因果產(chǎn)生機制假設(shè),在構(gòu)建變量之間的因果函數(shù)模型的基礎(chǔ)之上,基于噪聲的非高斯性、原因變量與噪聲的獨立性、原因變量分布與因果函數(shù)梯度的獨立性等因果假設(shè)推斷變量之間的因果關(guān)系方向,典型的算法有針對線性非高斯無環(huán)數(shù)據(jù)的Linear NonGaussian Acyclic Model算法、針對后非線性數(shù)據(jù)的Post-NonLinear算法、適用于非線性或離散數(shù)據(jù)的Additive Noise Model等,這類方法的主要不足是需要較為嚴格的數(shù)據(jù)因果機制假設(shè),且Additive Noise Model等方法主要適用于低維數(shù)據(jù)場景.混合型方法則希望充分發(fā)揮基于約束的方法和基于因果函數(shù)類方法的優(yōu)勢,分別采用基于約束的方法進行全局結(jié)構(gòu)學習和基于因果函數(shù)模型進行局部結(jié)構(gòu)學習和方向推斷,典型的算法有SADA、MCDSL等,理論分析較為不足是這類方法目前遇到的主要困難.最后,文中還基于研究現(xiàn)狀分析討論了因果方向推斷、高維數(shù)據(jù)上的誤發(fā)現(xiàn)率控制、隱變量發(fā)現(xiàn)、與機器學習的關(guān)系等未來可能的研究方向.
[Abstract]:Exploring and discovering the causality between things is a core problem of data science, which contains rich opportunities for scientific discovery and great commercial value. The causality discovery method based on non-sequential observation data can find the causality between variables from the data obtained by passive observation, so it has been widely used in various fields. This kind of method has made great progress in the past three decades and has become an important way to discover causality. In this paper, it is inferred from the direction of causality, the false detection rate control on high-dimensional data and the detection of hidden variables on incomplete observation data are introduced and analyzed in detail, such as the existing causality model and hypothesis, the method based on constraint, the method based on causality function model and the mixed method, and the data sets and tools involved in verification and evaluation. The method based on constraint mainly includes two stages: based on causality Markov hypothesis, the causality skeleton between learning variables is tested by conditional independence, and then the causality direction is determined by V-structure based on Occam razor criterion. The typical algorithm is Peter-Clark algorithm, Inductive Causation. The main deficiency of this method is that there are some causality directions that can not be judged. That is, there is a problem of Markov equivalence. The method based on causality function model is based on the hypothesis of causality generation mechanism of data. On the basis of constructing causality function model between variables, the causality direction between variables is inferred based on the non-Gaussian property of noise, the independence of cause variable and noise, the distribution of cause variable and the independence of causality function gradient. The typical algorithm has Linear NonGaussian Acyclic Model algorithm for linear non-Gaussian acyclic data. The Post-NonLinear algorithm for post-nonlinear data is suitable for Additive Noise Model of nonlinear or discrete data. The main deficiency of this method is that it needs more strict hypothesis of data causality mechanism, and Additive Noise Model and other methods are mainly suitable for low-dimensional data scenarios. The hybrid method hopes to give full play to the advantages of constraint-based method and causality function class method, respectively, using constraint-based method for global structure learning and local structure learning and direction inference based on causality function model. The typical algorithms are SADA,MCDSL and so on. The shortage of theoretical analysis is the main difficulty encountered by this kind of methods at present. Finally, based on the analysis of research status, this paper also discusses the possible future research directions, such as causality inference, false detection rate control on high-dimensional data, hidden variable discovery, and the relationship with machine learning.
【作者單位】： 廣東工業(yè)大學計算機學院;卡內(nèi)基梅隆大學哲學系;佛山科學技術(shù)學院數(shù)學與大數(shù)據(jù)學院;
【基金】：NSFC-廣東聯(lián)合基金(U1501254) 國家自然科學基金(61572143) 廣東省杰出青年科學基金(2014A030306004)資助~~
【分類號】：TP18

【參考文獻】

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本文編號：2526844