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English(EN) A Survey on Federated Causal Discovery and Inference

联邦因果发现与推理综述

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

本文对联邦因果发现与推理（FCD/FCI）进行了全面综述，这是一个新兴领域，能够在不集中敏感信息的情况下进行协作数据分析。文章根据因果结构学习方式、数据划分方式以及各方获取的知识范围对现有方法进行了组织。综述还根据因果效应估计的类型和估计所用策略对推理技术进行了分类。通过将FCD和FCI视为统一流程的互补阶段，本文强调了它们之间的相互关联，并指出了隐私、通信效率和理论保证等共同挑战，为未来的研究指明了方向。 AI

影响 提供了联邦因果推理方法的结构化概述，帮助研究人员理解和推进该领域。

排序理由 该条目是一篇关于特定AI研究子领域的学术综述论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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联邦因果发现与推理综述

报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Xianjie Guo, Yuwei Wang, Guodu Xiang, Xiaoli Tang, Kui Yu, Han Yu, Qiang Yang ·

    A Survey on Federated Causal Discovery and Inference

    arXiv:2606.23741v1 Announce Type: cross Abstract: Causal reasoning, which encompasses the discovery of causal structures and the inference of causal effects, is fundamental to data-driven decision making. In practice, data for reliable causal analysis are often distributed across…

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