融合先验约束的拓扑霍克斯过程格兰杰因果发现算法

作     者：蔡瑞初 刘跃群 黄正婷 黄晓楷 陈薇 郝志峰 Cai Ruichu;Liu Yuequn;Huang Zhengting;Huang Xiaokai;Chen Wei;Hao Zhifeng

作者机构：广东工业大学计算机学院广州510006 汕头大学理学院广东汕头515063 

出 版 物：《计算机应用研究》 (Application Research of Computers)

年 卷 期：2022年第39卷第6期

页      面：1668-1672页

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61876043 61976052) 

主　　题：格兰杰因果 拓扑霍克斯过程 因果关系发现 因果关系网络 时间误差 

摘      要：离散时序数据的格兰杰因果关系发现算法具有重要应用价值。现有方法主要采用霍克斯过程建模,无法适用于非独立同分布数据和带有时间误差的数据。为此,提出了一种融合先验约束的拓扑霍克斯过程格兰杰因果关系发现算法(PTHP)。首先,使用基于约束的方法筛选出一批显著性水平较高的因果边,提升算法对故障发生时间误差的容忍性;随后,将上一步获取的边作为先验约束融合到拓扑霍克斯过程中,解决序列间的非独立同分布问题。模拟数据和真实数据的实验证明了该方法的有效性,并获得了PCIC 2021因果推理大赛第一名。