論文の概要: causalgraph: A Python Package for Modeling, Persisting and Visualizing Causal Graphs Embedded in Knowledge Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.08490v1
• Date: Fri, 20 Jan 2023 09:36:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-23 13:29:20.988389
• Title: causalgraph: A Python Package for Modeling, Persisting and Visualizing Causal Graphs Embedded in Knowledge Graphs
• Title（参考訳）: causalgraph: 知識グラフに埋め込まれた因果グラフのモデリング、永続化、視覚化のためのPythonパッケージ
• Authors: Sven Pieper, Carl Willy Mehling, Dominik Hirsch, Tobias L\"uke and Steffen Ihlenfeldt
• Abstract要約: 本稿では,知識グラフに埋め込まれた因果グラフのモデリングと保存のための,因果グラフという新しいPythonパッケージについて述べる。 このパッケージは因果関係の発見や因果関係の推論といった因果関係のインターフェイスを提供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）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper describes a novel Python package, named causalgraph, for modeling and saving causal graphs embedded in knowledge graphs. The package has been designed to provide an interface between causal disciplines such as causal discovery and causal inference. With this package, users can create and save causal graphs and export the generated graphs for use in other graph-based packages. The main advantage of the proposed package is its ability to facilitate the linking of additional information and metadata to causal structures. In addition, the package offers a variety of functions for graph modeling and plotting, such as editing, adding, and deleting nodes and edges. It is also compatible with widely used graph data science libraries such as NetworkX and Tigramite and incorporates a specially developed causalgraph ontology in the background. This paper provides an overview of the package's main features, functionality, and usage examples, enabling the reader to use the package effectively in practice.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,知識グラフに埋め込まれた因果グラフのモデリングと保存のための,因果グラフという新しいPythonパッケージについて述べる。 このパッケージは因果関係の発見と因果関係推論のような因果関係の分野間のインターフェースを提供するように設計されている。 このパッケージでは、ユーザーは因果グラフを作成して保存し、生成されたグラフをエクスポートして、他のグラフベースのパッケージで使用できる。 提案されたパッケージの主な利点は、追加の情報とメタデータを因果構造にリンクすることを容易にする機能である。 さらに、このパッケージは、ノードやエッジの編集、追加、削除など、グラフモデリングとプロットのためのさまざまな機能を提供している。 また、NetworkXやTigramiteといった広く使われているグラフデータサイエンスライブラリとも互換性があり、背景には特殊な因果グラフオントロジーが組み込まれている。 本稿では,本パッケージの主な機能,機能,使用例について概説する。

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