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因果信息在不同粒度上的迁移性

摘要:知识与粒度相关,在不同粒度上对现象的解释不同,而因果性描述的是现象的本质特征。因果性与粒度之间存在着怎样的关联,一个粒度上的因果关系是否可移植到其他不同粒度上,是目前人工智能研究亟待解决的问题。针对由观测数据构成的信息系统,从数据中直接抽取因果变量所需满足的基本图形结构,估算变量间的因果关系;再通过向系统中添加新属性以及合并多个信息系统,改变原系统中信息的粒度,研究所识别的因果关系在新系统中的可迁移性。若新属性作用于结果变量,则原系统中的因果关系不可迁移至新系统;若新属性对结果变量无影响,则原系统中的因果关系可移植至新系统。

关键词:
  • 因果关系  
  • 可迁移性  
  • 粗糙集  
  • 粒度  
  • 干预  
  • 因果图  
作者:
姚宁; 苗夺谦; 张志飞
单位:
同济大学计算机科学与技术系; 上海201804; 同济大学嵌入式系统和服务计算教育部重点实验室; 上海201804; 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室; 南京210023
刊名:
计算机科学

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期刊名称:计算机科学

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