面向鲁棒关系因果发现

我们考虑从关系数据中学习因果关系的问题。现有方法依赖于对关系条件独立（RCI）预言机的查询，以在此类设定中建立并确定因果关系的方向。在实践中，对 RCI 预言机的查询必须被针对可用数据的可靠 RCI 检验所替代。关系数据在检验 RCI 时呈现出若干独特挑战。我们研究了传统基于独立同分布的条件独立（CI）检验在何种条件下能对关系数据给出可靠的 RCI 查询答案。我们展示了如何对关系数据执行 CI 检验，以鲁棒地恢复底层关系因果结构。我们的实验结果表明了所提方法的有效性。