[发明专利]层级目标定向因果发现方法、装置及电子设备在审
申请号: | 202210119084.5 | 申请日: | 2022-02-08 |
公开(公告)号: | CN114548407A | 公开(公告)日: | 2022-05-27 |
发明(设计)人: | 代宇;刘贝;蒋磊;孟晓楠;黄力;温鹏;许林江;谢辉志 | 申请(专利权)人: | 阿里巴巴(中国)有限公司 |
主分类号: | G06N5/00 | 分类号: | G06N5/00 |
代理公司: | 北京博雅睿泉专利代理事务所(特殊普通合伙) 11442 | 代理人: | 闫雪薇 |
地址: | 310052 浙江省杭州市滨江*** | 国省代码: | 浙江;33 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 层级 目标 定向 因果 发现 方法 装置 电子设备 | ||
1.一种层级目标定向因果发现方法,其特征在于,包括:
设定目标因子;
获取所述目标因子的第一原因因子集;
对于所述第一原因因子集中的每一第一原因因子,通过条件检验算法对所述第一原因因子与所述目标因子之间的因果关联性进行计算;
根据因果关联性超出第一设定阈值的第一原因因子,生成因果发现结果。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取所述目标因子的第一原因因子集,包括:
获取多个第二原因因子;
计算每个所述第二原因因子与所述目标因子之间的第一相关性,并计算每个所述第二原因因子的树模型特征重要性值;
根据所述第一相关性大于第二设定阈值的第二原因因子,以及对应的书模型特征重要性值,得到所述第一原因因子集。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述通过条件检验算法对所述第一原因因子与所述目标因子之间的因果关联性进行计算,包括:
从所述第一原因因子集中,获取与所述第一原因因子具有相关显著性的第三原因因子;
在以所述第三原因因子作为条件的情况下,计算所述第一原因因子与所述目标因子之间的第二相关性;
在所述第二相关性的绝对值大于第三设定阈值的情况下,确定所述第一原因因子与所述目标因子之间具有所述因果关联性。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述在以所述第三原因因子作为条件的情况下,计算所述第一原因因子与所述目标因子之间的第二相关性,包括:
在所述第三原因因子的数量为一个的情况下,通过分位法计算所述第一原因因子与所述目标因子之间的第二相关性;
在所述第三原因因子的数量为多个的情况下,通过核方法计算所述第一原因因子与所述目标因子之间的第二相关性。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述生成因果发现结果之前,所述方法还包括:
在判断当前迭代的层级数未达到设定层级数的情况下,根据因果关联性超出第一设定阈值的所有第一原因因子,生成第二原因因子集;
将所述第二原因因子集作为新的第一原因因子集,执行所述对于所述第一原因因子集中的每一第一原因因子,通过条件检验算法对所述第一原因因子与所述目标因子之间的因果关联性进行计算的处理,直至判断当前迭代的层级数达到所述设定层级数为止;
在判断当前迭代的层级数达到所述设定层级数的情况下,生成所述因果发现结果。
6.一种层级目标定向因果发现壮志,其特征在于,包括:
设定模块,用于设定目标因子;
获取模块,用于获取所述目标因子的第一原因因子集;
检验模块,用于对于所述第一原因因子集中的每一第一原因因子,通过条件检验算法对所述第一原因因子与所述目标因子之间的因果关联性进行计算;
生成模块,用于根据因果关联性超出第一设定阈值的第一原因因子,生成因果发现结果。
7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述获取模块具体用于:获取多个第二原因因子;
所述装置还包括计算模块,用于计算每个所述第二原因因子与所述目标因子之间的第一相关性,并计算每个所述第二原因因子的树模型特征重要性值;
所述获取模块还用于:根据所述第一相关性大于第二设定阈值的第二原因因子,以及对应的书模型特征重要性值,得到所述第一原因因子集。
8.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述检验模块具体用于:
从所述第一原因因子集中,获取与所述第一原因因子具有相关显著性的第三原因因子;
在以所述第三原因因子作为条件的情况下,计算所述第一原因因子与所述目标因子之间的第二相关性;
在所述第二相关性的绝对值大于第三设定阈值的情况下,确定所述第一原因因子与所述目标因子之间具有所述因果关联性。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于阿里巴巴(中国)有限公司,未经阿里巴巴(中国)有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202210119084.5/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。