We address in this study the problem of learning a summary causal graph on time series with potentially different sampling rates. To do so, we first propose a new temporal mutual information measure defined on a window-based representation of time series. We then show how this measure relates to an entropy reduction principle that can be seen as a special case of the Probabilistic Raising Principle. We finally combine these two ingredients in a PC-like algorithm to construct the summary causal graph. This algorithm is evaluated on several datasets that shows both its efficacy and efficiency.


翻译:我们在本研究中讨论了学习时间序列因果因果因子汇总图的问题,其采样率可能不同。为了这样做,我们首先提议在基于窗口的时间序列表示法中界定新的时间性相互信息计量。然后我们展示这一计量法如何与可被视为概率提高原则的一个特殊案例的减少酶原则相联系。我们最后将这两个要素合并成一种PC式的算法,以构建简要因果图表。这一算法在几个数据集中进行了评估,这些数据集既显示了其效力和效率。

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