論文の概要: Measuring Similarity in Causal Graphs: A Framework for Semantic and Structural Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.11046v1
• Date: Fri, 14 Mar 2025 03:29:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-17 13:08:51.122533
• Title: Measuring Similarity in Causal Graphs: A Framework for Semantic and Structural Analysis
• Title（参考訳）: 因果グラフにおける類似性の測定:意味的・構造的分析のためのフレームワーク
• Authors: Ning-Yuan Georgia Liu, Flower Yang, Mohammad S. Jalali,
• Abstract要約: 因果グラフは一般に複雑なシステムを理解しモデル化するために用いられる。 研究者はしばしば異なる視点からこれらのグラフを構築し、同じ問題に対して大きなバリエーションをもたらす。 その重要性にもかかわらず、因果グラフ比較の研究は依然として少ない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7373617024876725
• License:
• Abstract: Causal graphs are commonly used to understand and model complex systems. Researchers often construct these graphs from different perspectives, leading to significant variations for the same problem. Comparing causal graphs is, therefore, essential for evaluating assumptions, integrating insights, and resolving disagreements. The rise of AI tools has further amplified this need, as they are increasingly used to generate hypothesized causal graphs by synthesizing information from various sources such as prior research and community inputs, providing the potential for automating and scaling causal modeling for complex systems. Similar to humans, these tools also produce inconsistent results across platforms, versions, and iterations. Despite its importance, research on causal graph comparison remains scarce. Existing methods often focus solely on structural similarities, assuming identical variable names, and fail to capture nuanced semantic relationships, which is essential for causal graph comparison. We address these gaps by investigating methods for comparing causal graphs from both semantic and structural perspectives. First, we reviewed over 40 existing metrics and, based on predefined criteria, selected nine for evaluation from two threads of machine learning: four semantic similarity metrics and five learning graph kernels. We discuss the usability of these metrics in simple examples to illustrate their strengths and limitations. We then generated a synthetic dataset of 2,000 causal graphs using generative AI based on a reference diagram. Our findings reveal that each metric captures a different aspect of similarity, highlighting the need to use multiple metrics.
• Abstract（参考訳）: 因果グラフは一般に複雑なシステムを理解しモデル化するために用いられる。 研究者はしばしば異なる視点からこれらのグラフを構築し、同じ問題に対して大きなバリエーションをもたらす。 したがって、因果グラフの比較は仮定の評価、洞察の統合、不一致の解消に不可欠である。 従来の研究やコミュニティインプットなど、さまざまなソースからの情報を合成することで、複雑なシステムの因果モデリングを自動化およびスケーリングする可能性を提供することによって、仮説化された因果グラフの生成にますます使用されているため、AIツールの台頭により、このニーズはさらに増幅されている。 人間と同様、これらのツールはプラットフォーム、バージョン、イテレーションにまたがる一貫性のない結果も生成します。 その重要性にもかかわらず、因果グラフ比較の研究は依然として少ない。 既存の手法はしばしば構造的類似性のみに焦点をあて、同一の変数名を仮定し、因果グラフ比較に不可欠なニュアンス付き意味関係を捉えない。 因果グラフを意味的・構造的両面から比較する方法を検討することにより,これらのギャップに対処する。 まず、40以上の既存のメトリクスをレビューし、事前定義された基準に基づいて、機械学習の2つのスレッドから、セマンティックな類似性メトリクスと5つの学習グラフカーネルの9つの評価を選択した。 これらのメトリクスのユーザビリティについて、簡単な例で説明し、その強みと限界について説明する。 次に、参照図に基づく生成AIを用いて2000の因果グラフの合成データセットを生成した。 以上の結果から,各メトリクスは類似性の異なる側面を捉え,複数のメトリクスを使用する必要性を強調した。

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