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因果知识发现在关系数据集中的应用研究

Application of Causal Discovery to Relational Dataset

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【作者】 贺炜潘泉张洪才程咏梅

【Author】 He Wei Pan Quan Zhang Hongcai Cheng Yongmei(Department of Cybernetics Northwest Polytechnical University,Xi’an710072)

【机构】 西北工业大学自动控制系西北工业大学自动控制系 西安710072西安710072西安710072

【摘要】 因果发现是知识发现的一个新的研究方向,其目的是从观测数据中找出其隐含的因果关系。虽然应用前景十分美好,但结果评价困难等因素造成了其在应用方面研究的缺乏,并限制了它的进一步发展。文章对于一个人口统计方面的关系型数据集进行了因果发现,并对于结果进行了多方面的评估与分析。结果表明,因果发现不但切实可行,而且能在实际的知识发现应用中找出相对来说较高质量的知识。

【Abstract】 Causal discovery is a new research direction in KDD field.Its aim is to find the causal relations in the ob-servational datasets.Despite of its promising future,the lack of successful applications due to some factors such as the difficulty of the evaluation prevents its farther development.This paper processes a real census relational dataset with a causal discovery algorithm.After that,it evaluates and analyzes the results from several aspects.The evaluation and analy-sis prove that the causal discovery is feasible,and it can find knowledge of good quality in the real applications.

【基金】 国家自然科学基金项目(编号:60172037)
  • 【文献出处】 计算机工程与应用 ,Computer Engineering and Applications , 编辑部邮箱 ,2004年16期
  • 【分类号】TP18
  • 【被引频次】3
  • 【下载频次】153
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