發(fā)布時(shí)間：2018-03-13 23:29

  本文選題：加性噪聲模型　切入點(diǎn)：泛化因果關(guān)系推斷　出處：《廣東工業(yè)大學(xué)》2016年博士論文　論文類(lèi)型：學(xué)位論文

【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(xiàn),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(Additive Noise Model for Multiple-causes Discovery,ANMMcD),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)挖掘研究提供了理論基礎(chǔ)。在實(shí)例應(yīng)用過(guò)程中,ANMMcD模型在軟件項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)管理數(shù)據(jù)中表現(xiàn)優(yōu)異(數(shù)據(jù)包含27個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素),能夠準(zhǔn)確找出影響項(xiàng)目最終收益的風(fēng)險(xiǎn)因素,比已有的基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)和V結(jié)構(gòu)(二對(duì)一)因果關(guān)系推斷模型和多種經(jīng)典的特征選擇算法的性能更加優(yōu)秀。2.將結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)方法與ANMMcD相結(jié)合,構(gòu)成新的基于結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)方法的泛化因果關(guān)系推斷模型(Multi-causes Discovery with Structure Learning,McDSL),實(shí)現(xiàn)稀疏離散數(shù)據(jù)中的因果關(guān)系推斷。針對(duì)離散數(shù)據(jù)中存在的間接原因因素對(duì)基于加性噪聲模型的因果關(guān)系推斷結(jié)果會(huì)造成干擾的問(wèn)題,結(jié)合了結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)方法和基于加性噪聲模型的泛化因果關(guān)系推斷模型,構(gòu)建了兩步式的泛化因果關(guān)系推斷模型。該模型通過(guò)確定目標(biāo)因素的潛在原因/結(jié)果因素,解決了間接原因因素干擾所造成的額外計(jì)算復(fù)雜度、影響準(zhǔn)確率等問(wèn)題,在低維因果關(guān)系推斷中比ANMMcD模型更加有效,為高維離散數(shù)據(jù)中的因果關(guān)系推斷研究提供了可行的方案。在實(shí)例應(yīng)用中,McDSL模型被應(yīng)用于股票收益的風(fēng)險(xiǎn)因子分析問(wèn)題。股票收益風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)比軟件項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)管理數(shù)據(jù)包含更多的風(fēng)險(xiǎn)因素(數(shù)據(jù)包含50個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素)和更加復(fù)雜的因果關(guān)系。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明McDSL模型找出的風(fēng)險(xiǎn)因素能夠表現(xiàn)出市場(chǎng)投資規(guī)律,比已發(fā)表研究中的多種特征選擇算法的收益預(yù)測(cè)的表現(xiàn)更加優(yōu)秀。3.將智能算法與McDSL模型中的結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)過(guò)程相結(jié)合,提出面向高維復(fù)雜的離散數(shù)據(jù)的啟發(fā)式泛化因果關(guān)系推斷(Heuristic Multi-causes Discovery,HMcD)模型,優(yōu)化泛化因果關(guān)系推斷過(guò)程的計(jì)算復(fù)雜度。針對(duì)數(shù)據(jù)中加性噪聲對(duì)因果關(guān)系推斷過(guò)程的影響,采用遺傳算法結(jié)合泛化因果關(guān)系推斷方法,構(gòu)建了啟發(fā)式泛化因果關(guān)系推斷模型。該模型結(jié)合了遺傳算法的全局搜索能力和快速收斂性質(zhì),能夠在樣本數(shù)據(jù)有誤差的情況中,以更少的計(jì)算復(fù)雜度挖掘出更準(zhǔn)確的信息,為高維離散數(shù)據(jù)中的因果關(guān)系推斷研究提供了一個(gè)嶄新的領(lǐng)域。該模型的實(shí)例應(yīng)用采用了藥物副作用數(shù)據(jù),驗(yàn)證其在高維離散數(shù)據(jù)中的因果關(guān)系推斷性能(數(shù)據(jù)包含1385個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素和888種藥物)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,HMcD模型能夠推斷出準(zhǔn)確的因果關(guān)系,比已有算法基于結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)的因果關(guān)系分析模型(Causality Analysis model based on Structure Learning,CASTLE)找出的更加準(zhǔn)確的原因因素,性能表現(xiàn)更優(yōu)異。綜上所述,本文提出和逐步完善基于加性噪聲模型的泛化因果關(guān)系推斷模型,通過(guò)理論證明和仿真實(shí)驗(yàn)證明模型的性能,并且應(yīng)用于多個(gè)研究領(lǐng)域真實(shí)數(shù)據(jù)挖掘時(shí)表現(xiàn)突出,對(duì)因果關(guān)系領(lǐng)域的研究具有重要的參考價(jià)值。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：廣東工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TP311.13

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