[发明专利]支持高维度因果发现的因果框架划分方法在审
| 申请号： | 201711249769.7 | 申请日： | 2017-12-01 |
| 公开（公告）号： | CN107967519A | 公开（公告）日： | 2018-04-27 |
| 发明（设计）人： | 麦桂珍;洪英汉;彭世国;陈平华;郭才 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学;韩山师范学院 |
| 主分类号： | G06N5/04 | 分类号： | G06N5/04 |
| 代理公司： | 重庆为信知识产权代理事务所(普通合伙)50216 | 代理人： | 孙荣川 |
| 地址： | 510006 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种支持高维度因果发现的因果框架划分方法，用CI测试将问题域划分为小的子问题，从各子问题最后合并在一起的部分结果，返回了关于原始数据的完整因果关系。真实因果网络的实验验证了我们建议的卓越可扩展性和有效性。有益效果证明了CDF框架理论健全和完善；第二通过CDF返回的因果分区更可靠的；第三CDF是支持高维因果发现的快速框架，数据分析鲁棒性强，正确性高。 | ||
| 搜索关键词： | 支持 维度 因果 发现 框架 划分 方法 | ||
【主权项】：
一种支持高维度因果发现的因果框架划分方法，其特征在于按照以下步骤进行：快速因果划分框架的建立：第一步：输入变量集V，阈值k，调用因果关系发现算法A，查找变量子集的因果图；第二步：在变量集V中找到一个因果分区：[C,V1,V2]，其中，C,V1,V2为三个变量子集；第三步：如果|V1∪C|＞k，进行递归划分：[V1∪C,k,A]，进入第四步；第四步：判断是否满足|V1∪C|＜k，若是，进入第五步；否则返回第三步；第五步：在V1∪C上运行因果关系发现算法A，对骨架S进行更新；第六步：在V1∪C上执行第三步、第四步和第五步；第七步：最终得出新的因果骨架S。
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