基于三元交互的更弱忠实性假设

因果发现的核心假设之一是忠实性假设，即假设数据中发现的独立性源于真实因果图中的分离。然而，该假设可能在许多方面被违反，包括异或连接、确定性函数或路径抵消。在本工作中，我们提出一个更弱的假设，称之为 $2$-邻接忠实性。与邻接忠实性（假设因果图中相连的每一对变量之间不存在条件独立）不同，我们仅要求一个节点与其马尔可夫毯中最多包含两个节点的子集之间不存在条件独立。等价地，我们将方向忠实性适配到该设定中。我们进一步提出一个在更弱假设下适用的因果发现可靠定向规则。作为概念验证，我们推导了一个改进的 Grow and Shrink 算法，该算法恢复目标节点的马尔可夫毯，并证明其在严格弱于标准忠实性假设的假设下是正确的。