論文の概要: Identifying Unique Causal Network from Nonstationary Time Series
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.10085v3
- Date: Wed, 30 Aug 2023 00:46:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-31 18:04:36.991537
- Title: Identifying Unique Causal Network from Nonstationary Time Series
- Title（参考訳）: 非定常時系列からの特異因果ネットワークの同定
- Authors: Mingyu Kang and Duxin Chen and Ning Meng and Gang Yan and Wenwu Yu
- Abstract要約: 本稿では,Unique Causal Network (UCN) という新しい因果関係モデルを提案する。
UCNは時間遅延の影響を考慮し、得られたネットワーク構造の特異性を証明する。
高次因果エントロピー(HCE)アルゴリズムは、UCNの構造を分散的に識別するように設計されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.204794081719097
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Identifying causality is a challenging task in many data-intensive scenarios.
Many algorithms have been proposed for this critical task. However, most of
them consider the learning algorithms for directed acyclic graph (DAG) of
Bayesian network (BN). These BN-based models only have limited causal
explainability because of the issue of Markov equivalence class. Moreover, they
are dependent on the assumption of stationarity, whereas many sampling time
series from complex system are nonstationary. The nonstationary time series
bring dataset shift problem, which leads to the unsatisfactory performances of
these algorithms. To fill these gaps, a novel causation model named Unique
Causal Network (UCN) is proposed in this paper. Different from the previous
BN-based models, UCN considers the influence of time delay, and proves the
uniqueness of obtained network structure, which addresses the issue of Markov
equivalence class. Furthermore, based on the decomposability property of UCN, a
higher-order causal entropy (HCE) algorithm is designed to identify the
structure of UCN in a distributed way. HCE algorithm measures the strength of
causality by using nearest-neighbors entropy estimator, which works well on
nonstationary time series. Finally, lots of experiments validate that HCE
algorithm achieves state-of-the-art accuracy when time series are
nonstationary, compared to the other baseline algorithms.
- Abstract（参考訳）: 因果関係の特定は多くのデータ集約シナリオにおいて難しい課題である。
この重要な課題に対して多くのアルゴリズムが提案されている。
しかし、そのほとんどは、ベイズネットワーク(BN)の有向非巡回グラフ(DAG)の学習アルゴリズムを考察している。
これらのBNベースのモデルはマルコフ同値クラスの問題のため、因果説明可能性に制限があるだけである。
さらに、それらは定常性の仮定に依存するが、複素系からの多くのサンプリング時系列は非定常である。
非定常時系列はデータセットシフトの問題をもたらし、これらのアルゴリズムの不満足なパフォーマンスをもたらす。
これらのギャップを埋めるために,Unique Causal Network (UCN) という新しい因果関係モデルを提案する。
従来のBNモデルとは異なり、UCNは時間遅延の影響を考慮し、マルコフ同値クラスの問題に対処する得られたネットワーク構造の特異性を証明する。
さらに、UCNの分解性特性に基づいて、高次因果エントロピー(HCE)アルゴリズムは、UCNの構造を分散的に識別するように設計されている。
hceアルゴリズムは、非定常時系列でうまく機能するneighbors entropy estimatorを用いて因果性の強さを測定する。
最後に、HCEアルゴリズムは、他のベースラインアルゴリズムと比較して、時系列が非定常である場合の最先端の精度を実現する。
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