論文の概要: Scalable Time-Series Causal Discovery with Approximate Causal Ordering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.05500v3
• Date: Thu, 21 Aug 2025 14:56:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-22 16:26:45.906112
• Title: Scalable Time-Series Causal Discovery with Approximate Causal Ordering
• Title（参考訳）: 近似因果順序付けによるスケーラブルな時系列因果探索
• Authors: Ziyang Jiao, Ce Guo, Wayne Luk,
• Abstract要約: 時系列データにおける因果発見は、重要な計算上の課題を示す。 VarLiNGAM法は反復探索に依存し、各ステップの後に統計的依存関係を再計算する。 提案アルゴリズムは,標準実装よりも7-13倍の高速化を実現し,GPUアクセラレーション版より4.5倍の高速化を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.430532390358285
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Causal discovery in time-series data presents a significant computational challenge. Standard algorithms are often prohibitively expensive for datasets with many variables or samples. This study introduces and validates a heuristic approximation of the VarLiNGAM algorithm to address this scalability problem. The standard VarLiNGAM method relies on an iterative search, recalculating statistical dependencies after each step. Our heuristic modifies this procedure by omitting the iterative refinement. This change permits a one-time precomputation of all necessary statistical values. The algorithmic modification reduces the time complexity from $O(m^3n)$ to $O(m^2n + m^3)$ while keeping the space complexity at $O(m^2)$, where $m$ is the number of variables and $n$ is the number of samples. While an approximation, our approach retains VarLiNGAM's essential structure and empirical reliability. On large-scale financial data with up to 400 variables, our algorithm achieves a 7--13x speedup over the standard implementation and a 4.5x speedup over a GPU-accelerated version. Evaluations across medical imaging, web server monitoring, and finance demonstrate the heuristic's robustness and practical scalability. This work offers a validated balance between computational efficiency and discovery quality, making large-scale causal analysis feasible on personal computers.
• Abstract（参考訳）: 時系列データにおける因果発見は、重要な計算上の課題を示す。 標準アルゴリズムは、多くの変数やサンプルを持つデータセットでは、しばしば違法に高価である。 本研究では,この拡張性問題に対処するために,VarLiNGAMアルゴリズムのヒューリスティック近似を導入し,検証する。 標準的なVarLiNGAM法は、各ステップの後に統計的依存関係を再計算する反復探索に依存している。 私たちのヒューリスティックは反復的な洗練を省略してこの手順を変更します。 この変更により、すべての必要な統計値の1回の事前計算が可能になる。 アルゴリズムの修正により、時間複雑性は$O(m^3n)$から$O(m^2n + m^3)$に減少し、空間複雑性は$O(m^2)$に維持される。 近似はあるものの,本手法はVarLiNGAMの本質的構造と実証的信頼性を保っている。 最大400変数の大規模財務データに対して,我々のアルゴリズムは,標準実装よりも7-13倍,GPUアクセラレーションバージョンより4.5倍の高速化を実現している。 医用画像、Webサーバ監視、ファイナンスによる評価は、ヒューリスティックの堅牢性と実用的なスケーラビリティを示している。 この研究は、計算効率と発見品質のバランスを検証し、パーソナルコンピュータ上で大規模な因果解析を可能にする。

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