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[发明专利]基于行为时间序列的社交网络因果关系发现算法-CN201410795360.5在审
发明人：蔡瑞初;袁畅;郝志峰;谢伟浩;谢蔚涛;温雯;王丽娟;洪英汉 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2015-08-04 - 公布日： 2015-07-29 - 主分类号： G06Q50/30 文献下载
摘要：本发明公布了基于行为时间序列的社交网络因果关系发现算法。该算法包括构建全局因果关系图、确定因果影响滞后期、优化因果关系图结构这三个阶段。在构建全局因果关系图阶段，基于行为时间序列数据发现行为时间序列变量间的因果关系，构建全局因果关系图；在确定因果影响的滞后期阶段，基于最小描述长度准则确定存在因果关系的行为时间序列变量间间的影响滞后期，更新全局因果关系图对应边的权值；在优化因果关系图结构阶段，基于全局因果图检查全局因果关系图中所有边及其滞后期，剔除冗余的因果关系以及缩短因果影响中冗余的滞后期，最终实现行为时间序列数据上的可靠因果关系发现。
基于行为时间序列社交网络因果关系发现算法

[发明专利]订单归因方法及装置-CN202011061192.9在审
发明人：王雨卉 -专利权人：拉扎斯网络科技（上海）有限公司
申请日： 2020-09-30 - 公布日： 2020-12-22 - 主分类号： G06Q30/06 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种订单归因方法及装置，方法包括：收集订单指标以及与订单事务具有关联关系的多个特征因子对应的数据；将任意两两特征因子间建立虚拟因果关系，以及建立特征因子与订单指标间虚拟因果关系，得到因果关系图；对因果关系图进行因果检测处理，得到包含特征因子以及订单指标间实际因果关系的因果关系图；根据因果关系图，得到订单指标的特征因子路径。通过将与订单事务具有关联关系的多个特征因子两两建立虚拟因果关系，构建得到订单指标的因果关系图。通过对因果关系图的因果检测处理，可以清楚地确定与订单指标相关的各个特征因子的实际因果关系，从而明确的得到影响订单指标的整个特征因子路径。
订单归因方法装置

[发明专利]一种因果关系检验和微服务指标预测报警方法-CN202210478087.8有效
发明人：吴文峻;姬索肇;杨京波 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2022-05-05 - 公布日： 2022-08-23 - 主分类号： G06F11/30 文献下载
摘要：本发明涉及一种因果关系检验和微服务指标预测报警方法，包括：基于Granger因果关系检验的服务指标因果关系发现、基于Attention LSTM的多指标预测。该方法通过Granger因果关系检验发现与要预测指标具有因果关系的指标，共同参与预测，提高了预测的准确率。同时针对微服务场景中指标序列较长，指标之间往往局部存在因果关系，整体因果关系不强的问题，本发明对Granger因果关系检验进行改进，分段增量计算因果关系。这种方法在实际应用中，当时间序列有新的值加入时，只需要计算增量的因果关系，无需对历史数据重新计算，从而减少计算量，提高了微服务场景下因果关系发现的效率。
一种因果关系检验微服指标预测报警方法

[发明专利]情态生成装置以及计算机可读取记录介质-CN201480069245.8有效
发明人：桥本力;鸟泽健太郎;佐野大树;颜玉兰;木俵丰 -专利权人：国立研究开发法人情报通信研究机构
申请日： 2014-12-17 - 公布日： 2019-06-11 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：情态生成装置包含：因果关系短语对DB(70)，其存储因果关系短语对；同义关系生成部(600、602、604)，其分别针对各个因果关系短语对，检索具有与其结果短语存在因果的连贯性的原因短语的因果关系短语对，生成因果关系短语对的连结信息；连结关系DB(610)，其存储连结信息；和因果关系连结部(612)，其使用连结信息，通过使因果关系短语对的结果短语和具有与该短语存在因果的连贯性的原因短语的因果关系短语对连锁来使因果关系连锁也可以设置发现短语间的隐藏的关系来使因果关系短语对连锁的连结关系生成部(606)。
情态生成装置以及用于计算机程序

[发明专利]一种自底向上的高维数据因果网络学习方法-CN201410796623.4在审
发明人：蔡瑞初;郝志峰;陈薇;温雯;王丽娟 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2014-12-11 - 公布日： 2015-04-22 - 主分类号： G06N5/00 文献下载
摘要：本发明公布了一种自底向上的高维数据因果网络学习方法，该方法包括了：因果关系局部结构发现算法，采用局部因果关系学习方法和因果关系强度传播策略学习变量间的局部因果关系强弱关系；全局变量因果排序算法，基于最大无环有向子图模型，在局部结构强弱度量的基础上实现高维变量全局因果关系排序；冗余因果关系剔除策略，基于全局因果序，最终实现高维观察数据上的可靠因果关系发现。
一种向上数据因果网络学习方法

[发明专利]一种基于动量动力学模型的行人间因果关系识别方法-CN201610973556.8有效
发明人：张旭光;吴格非 -专利权人：燕山大学
申请日： 2016-11-07 - 公布日： 2019-10-11 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于动量动力学模型的因果关系识别方法，依据因果概念，构建动量动力模型，提出基于动量动力模型的因果关系判别方法计算因果值，根据因果值范围识别出视频行人间三种因果关系，克服了其他因果关系模型不能定量分析目标间因果关系的缺陷，实现了智能监控对行人间因果关系的准确识别。
一种基于动量动力学模型行人因果关系识别方法

[发明专利]基于衍生提示学习的事件因果关系抽取方法-CN202210365659.1有效
发明人：申时荣;周恒;漆桂林 -专利权人：东南大学
申请日： 2022-04-08 - 公布日： 2022-07-12 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于衍生提示学习的事件因果抽取方法，该方案利用于因果关系抽取相关的衍生任务增强因果关系抽取模型的训练效果。首先，通过自然语言中因果关系的表达特征，在因果关系抽取任务上衍生出两个新的任务，分别是因果提示词预测和因果事件预测。因果提示词预测旨在识别文本中表达因果关系的显示提示词，因果事件预测旨在结合上下文语义预测与目标事件有因果关系的其他事件。随后，将因果关系抽取和两个衍生任务建模为提示学习形式，并设置了门控单元将衍生任务的信息提供给因果关系抽取模型。最后，通过基于教师机制的监督学习激发预训练自然语言模型中与这些任务相关的潜力获得最终的因果关系抽取模型。
基于衍生提示学习事件因果关系抽取方法

[发明专利]一种因果关系抽取方法、系统、电子设备及介质-CN202110917194.1在审
发明人：付骁弈;董世鹏;黄艳香;吴信东 -专利权人：上海明略人工智能（集团）有限公司
申请日： 2021-08-11 - 公布日： 2021-10-26 - 主分类号： G06N5/02 文献下载
摘要：本申请公开了一种因果关系抽取方法、系统、电子设备及介质，因果关系抽取方法包括：候选事件因果关系判断步骤：对待处理文本进行断句后，判断候选事件之间的因果关系获得因果关系事件；其他逻辑关系判断步骤：根据关键字判断所述因果关系事件中有无构成其他逻辑关系的其他逻辑关系事件后，获得其他逻辑关系事件；三元组获取步骤：对所述其他逻辑关系事件中构成顺承关系与并列关系的关联事件进行拼接获得拼接结果后，判断所述拼接结果为所述其他逻辑关系事件的因或果后，输出代表待处理文本的因果关系的三元组本发明可以解决将其他类型逻辑关系误识为因果关系的情况，从而提升事理因果关系识别的有效性。
一种因果关系抽取方法系统电子设备介质

[发明专利]一种航空安全事故因果关系抽取方法-CN201910058098.9有效
发明人：王红;祝寒;林海舟;白云清;郭静;李浩飞 -专利权人：中国民航大学
申请日： 2019-01-22 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： G06N5/02 文献下载
摘要：一种航空安全事故因果关系抽取方法。其包括文本数据预处理；显式因果关系抽取；隐式因果关系抽取；因果关系链的生成。本发明效果：将模式匹配方法应用于航空安全事故显式因果关系的抽取，基于自注意力机制的双向LSTM方法(self‑Att_BiLstm+PI)应用于隐式因果关系抽取，在有效实现单一航空安全事故因果关系对的识别与抽取的基础上，给出了单一事故因果关系链，为航空安全事故的情景重现和全面分析提供了良好的数据与方法支持。
一种航空安全事故因果关系抽取方法

[发明专利]一种基于因果反馈的缺失数据集因果关系发现方法及系统-CN202310364531.8在审
发明人：马从锂;黄飞虎;弋沛玉;王琳娜;彭舰 -专利权人：四川大学
申请日： 2023-04-07 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：本公开提供一种基于因果反馈的缺失数据集因果关系发现方法及系统，其中，所述方法包括：建立因果关系发现模型，其中，因果关系发现模型包括缺失数据集补全子模型及因果发现子模型，缺失数据集补全子模型用于对缺失数据集进行补全，因果发现子模型用于确定补全后的缺失数据集对应的最佳因果图；对缺失数据集补全子模型及因果发现子模型进行联合训练，获取训练后的因果关系发现模型；将待处理缺失数据集输入至训练后的因果关系发现模型，训练后的因果关系发现模型输出待处理缺失数据集对应的最佳因果图，具有较为准确地发现缺失数据集的因果关系的优点。
一种基于因果反馈缺失数据因果关系发现方法系统

[发明专利]一种服务器报警传播知识图谱构建方法、装置及存储介质-CN202210190277.X在审
发明人：娄超;罗旺;席丁鼎;俞弦;高德荃;赵子岩;来风刚;郭永和;张冰;韩圣亚 -专利权人：国网电力科学研究院有限公司;南京南瑞信息通信科技有限公司;国家电网有限公司信息通信分公司;国网山东省电力公司信息通信公司
申请日： 2022-02-28 - 公布日： 2022-06-28 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种服务器报警传播知识图谱构建方法、装置及存储介质，所述方法对同一报警业务实体的报警信息的因果关系进行搜索，获取报警业务实体内报警候选因果关系结构；对各报警业务实体间的报警因果关系进行搜索，获取报警业务实体间报警因果关系结构；并根据各报警业务实体内报警候选因果关系结构下的信息传递熵，计算报警业务实体间报警因果关系结构下的信息传递熵；根据报警业务实体间报警因果关系结构下的信息传递熵取最大值时所对应的因果关系结构，确定报警信息间的因果关系，从而形成服务器报警传播知识图谱。
一种服务器报警传播知识图谱构建方法装置存储介质

[发明专利]因果关系的生成方法、装置和电子设备-CN202110237073.2在审
发明人：肖楠;顾松庠 -专利权人：京东科技控股股份有限公司
申请日： 2021-03-03 - 公布日： 2021-12-21 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本申请提出一种因果关系的生成方法、装置和电子设备，其中生成方法包括：获取待处理句子对应的句子信息矩阵；根据所述句子信息矩阵获取所述待处理句子中的因果连词；根据所述因果连词在所述待处理句子中的位置生成所述因果连词对应的位置矩阵；将所述因果连词对应的位置矩阵和所述句子信息矩阵输入至训练好的因果关系抽取模型中，得到所述因果连词对应的原因主体词和结果主体词。由此，可通过因果关系抽取模型自动生成因果连词对应的原因主体词和结果主体词，相较于相关技术中因果关系的生成中存在的成本高、适用性低、需要人工手动对齐因果关系的缺点，可实现因果关系的自动生成，适用性强，且可自动对齐因果关系
因果关系生成方法装置电子设备

[发明专利]一种面向多元时间序列的因果关系可视分析方法-CN202310221341.0在审
发明人：秦红星;郑江溢 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2023-03-09 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： G06F16/904 文献下载
摘要：本发明涉及一种面向多元时间序列的因果关系可视分析方法，属于可视化技术领域，包括以下步骤：S1：获取多元时间序列数据集，分别从空间和时间的角度对时间序列进行预处理；S2：应用格兰杰因果关系检验对划分好的多元时间序列进行因果关系测试，使用防抖策略获取稳定的因果关系；S3：设计动态因果图可视化，使分析人员能够沿着时间探索和解释多元时间序列的动态因果关系；S4：考虑因果关系的多个维度，设计定制的因果验证和比较可视化来揭示可疑的因果关系
一种面向多元时间序列因果关系可视分析方法

[发明专利]一种基于对比表示学习的复杂因果关系抽取方法-CN202210797477.1在审
发明人：梁韵基;刘磊;胡航语;郑贺源 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2022-07-08 - 公布日： 2022-10-04 - 主分类号： G06F40/211 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于对比表示学习的复杂因果关系抽取方法，首先，为了将隐式因果关系转化成显式因果关系，从大规模数据集中寻找具有显式因果关系连接词的样例集合初始化记忆动量，这些样例以原因，结果，因果连接词三元组的形式组织；接着，获取训练数据集中的文本包含的因果论元集合，将这些因果论元与记忆动量中的因果论元三元组进行匹配，选取相似度最高的因果关系连接词，作为数据增强的因果关系连接词构造正样例；互换正样例中原因和结果的位置最后，采用对比学习框架，以双向长短期记忆网络和Transformer作为主干网络，学习文本中包含的因果关系。本发明能解决复杂因果关系抽取困难的问题，大幅提高模型的抽取性能。
一种基于对比表示学习复杂因果关系抽取方法

[发明专利]一种面向金融事件的混合型因果关系发现方法-CN201911193643.1有效
发明人：林海涛;蔡瑞初 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2019-11-28 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向金融事件的混合型因果关系发现方法，首先对文本事件因果关系进行抽取；然后结合文本事件所对应的关键词在百度指数上找出事件对应时间序列的关注指数的变化趋势，即搜索指数曲线，并运用传递熵进行时序事件因果关系的推断；最后用最大似然估计方法融合因果关系抽取结果和基于搜索指数曲线的时序数据进行因果关系推断所得的结果，生成一种因果关系发现。本发明方法可以对金融事件对所蕴含的因果关系进行快速的甄别与发现。
一种面向金融事件混合因果关系发现方法

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