基于干预规则挖掘因果关系与分段干预事件及对比不等式  

Mining causality,segment-wise intervention and contrast inequality based on intervention rules

作　　者：唐常杰[1] 段磊[1] 郑皎凌[1] 杨宁[1] 王悦[2] 朱军[3] 

机构地区：[1]四川大学计算机学院,成都610065 [2]北京大学信息科学技术学院,北京100871 [3]中国出生缺陷监测中心,成都610064

出　　处：《计算机应用》2011年第4期869-873,共5页journal of Computer Applications

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60773169);国家"十一五"科技支撑计划项目(2006BAI05A01);四川大学青年教师科研启动基金资助项目(2009SCU11030);高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20100181120029)

摘　　要：为揭示亚复杂系统(SCS)在干预下的特殊行为,提出了对比不等式概念,提出并实现了分段干预规则的挖掘算法;通过在亚复杂系统中施加扰动式干预并分析其动力学效应,提出并实现了基于扰动因果关系挖掘算法。在真实数据上的实验表明,分段干预规则发现了传统挖掘方法难以发现的新干预事件,因果挖掘算法发现了传统方法难以发现的因果关系。In order to discover the special behaviors of Sub Complex System（SCS） under intervention,the authors proposed the concept of contrast inequality,proposed and implemented the algorithm for mining the segment-wise intervention;by imposing perturbance intervention on SCS,the authors proposed and implemented the causality discovery algorithm.The experiments on the real data show that segment-wise intervention algorithm discovers new intervention rules,and the causality discovery algorithm discovers the causality relations in the air pollution data set,and both are difficultly discovered by traditional methods.

关 键 词：干预规则 亚复杂系统 因果关系 对比不等式 出生缺陷 

分 类 号：TP311.13[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]