Understanding causality helps to structure interventions to achieve specific goals and enables predictions under interventions. With the growing importance of learning causal relationships, causal discovery tasks have transitioned from using traditional methods to infer potential causal structures from observational data to the field of pattern recognition involved in deep learning. The rapid accumulation of massive data promotes the emergence of causal search methods with brilliant scalability. Existing summaries of causal discovery methods mainly focus on traditional methods based on constraints, scores and FCMs, there is a lack of perfect sorting and elaboration for deep learning-based methods, also lacking some considers and exploration of causal discovery methods from the perspective of variable paradigms. Therefore, we divide the possible causal discovery tasks into three types according to the variable paradigm and give the definitions of the three tasks respectively, define and instantiate the relevant datasets for each task and the final causal model constructed at the same time, then reviews the main existing causal discovery methods for different tasks. Finally, we propose some roadmaps from different perspectives for the current research gaps in the field of causal discovery and point out future research directions.


翻译:理解因果关系有助于构建干预措施,以实现具体目标,并能根据干预措施作出预测。随着学习因果关系的重要性日益增加,因果发现任务已经从使用传统方法转向从观测数据推断潜在因果结构到深层次学习所涉模式识别领域。大规模数据迅速积累,促进了因果搜索方法的出现,其可伸缩性极强。现有因果发现方法摘要主要侧重于基于制约因素、分数和融资内容管理系统的传统方法,缺乏对基于深层次学习方法的完美分类和阐述,也缺乏从变数范式角度对因果发现方法的一些考虑和探索。因此,我们根据变数范式将可能的因果发现任务分为三种类型,并分别对这三种任务作出定义,界定和即时对每项任务的相关数据集和最终因果模型进行即时处理,然后审查不同任务的现有主要因果发现方法。最后,我们从不同角度提出一些路线图,说明目前因果发现领域的研究差距,并指明未来的研究方向。

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