[发明专利]一种因果关系分析模型构建及因果关系分析方法

权利要求书

1.一种因果关系分析模型构建方法，其特征在于，包括如下步骤：

获取网络图谱中的每一个目标节点以及与所述目标节点相连接的关联节点；

对每一个所述目标节点对应的关联节点的类型进行划分得到所述目标节点对应的多个前因条件节点；

将所述多个前因条件节点对应的二分条件值和相应的目标节点对应的二分条件值构成多条极小项；

将所述极小项中所述目标节点对应的二分条件值为1的构成正集群，将所述极小项中所述目标节点对应的二分条件值为0的构成负集群；

根据所述前因节点在所述正集群中的频率计算所述前因节点对所述目标节点的信息增益；

将每一个目标节点对应所述信息增益和所述前因条件节点在所述网络图谱中的中心度输入布尔代数算法的三层模型进行训练直至得到满足条件的因果关系分析模型。

2.一种因果关系分析方法，其特征在于，包括如下步骤：

获取待分析网络图谱；

对所述待分析网络图谱中任一待分析节点确定所述待分析节点对应的前因条件节点在所述待分析网络图谱中的中心度以及所述待分析节点与其对应的前因条件节点构建的多条极小项；

将所述待分析节点对应的前因条件节点在所述待分析网络图谱中的中心度以及所述多条极小项输入到如权利要求1所述的因果关系分析模型构建方法得到的因果关系分析模型得到所述待分析节点的信息增益；

根据所述中心度与所述信息增益在所述因果关系分析模型对所述待分析节点进行分析。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述中心度与所述信息增益在所述因果关系分析模型对所述待分析节点进行分析，包括：

根据所述多条极小项构造布尔表达式得到对应的蕴涵项并进行筛选得到满足预设条件的蕴涵项；

对每一个所述蕴涵项中对应的所述前因条件节点进行排查直至所述每一个蕴涵项得到对应的素蕴涵项；

根据LCMC衡量法对所述素蕴涵项进行筛选直至得到的本质蕴涵项覆盖所述正集群。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述多条极小项构造布尔表达式得到对应的蕴涵项并进行筛选得到满足预设条件的蕴涵项，包括：

计算所述待分析节点在所述正集群中的频率；

根据所述中心度、所述待分析节点的信息增益以及所述频率计算所述前因条件节点的冗余分数；

将所述冗余分数按照高低进行排序并由高至低选取所述前因条件节点并构造所述蕴涵项。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对每一个所述蕴涵项中对应的所述前因条件节点进行排查直至所述每一个蕴涵项得到对应的素蕴涵项，包括：

在任一所述蕴涵项中移除任一所述前因条件节点得到新的蕴涵项；

将所述新的蕴涵项与所述负集群进行比对；

当所述新的蕴涵项与所述负集群有交集，则保留所述前因条件节点；

当所述新的蕴涵项与所述负集群无交集，则保留所述新的蕴涵项并得到对应的素蕴涵项。

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据LCMC衡量法对所述素蕴涵项进行筛选直至得到的本质蕴涵项覆盖所述正集群，包括：

计算每一个所述素蕴涵项覆盖所述极小项的个数；

对所述个数进行筛选得到满足条件的所述素蕴涵项并根据所述素蕴涵项形成对应的本质蕴涵项。