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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.

著录项

  • 来源
    《计算机科学》 |2019年第2期|178-186|共9页
  • 作者

    姚宁; 苗夺谦; 张志飞;

  • 作者单位

    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;

    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;

    同济大学计算机科学与技术系 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;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 人工智能理论;
  • 关键词

    因果关系; 可迁移性; 粗糙集; 粒度; 干预; 因果图;

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