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BDSC2021前沿讲习班 | 社会系统中的因果发现
导语
CAAI第六届全国大数据与社会计算学术会议(China National Conference on Big Data & Social Computing,简称BDSC)将于8月21-22日在重庆召开。该会议创建于2012年,旨在搭建全国大数据与社会计算学术交流平台,培育社会计算与社会智能学科发展,助力社会计算与社会智能领域人才成长,建设“有仁、有信、有情”的学术共同体,已成为全国大数据与社会计算领域的知名学术交流品牌。
BDSC2021前沿讲习班以“社会系统中的因果发现”为主题,将于8月20日举办。讲习班将介绍因果发现相关的相关基础知识,从因果图构建的模型与假设出发,对基于约束的方法、基于因果函数模型的方法和混合型方法这三大类因果关系发现方法进行介绍;并针对因果图在社会调查、社交网络、人口变动分析等领域的应用进行探讨。同时,通过介绍如何使用python语言对典型的因果发现方法进行编程实现,以及使用Tetrad软件实现从数据中自动进行因果图构建的方法。
背景
背景
探索和发现事物间的因果关系是社会科学的研究中的一个重要问题。虽然随机干预实验是最直接的解决方法,但由于实验技术局限、实验耗费代价巨大等原因,越来越多的因果推断领域学者希望通过观察数据推断变量之间的因果关系,基于观察数据的因果图构建能够从观察数据中发现变量之间的因果关系,具有重要的科学和应用价值。
日常安排及具体内容
日常安排及具体内容
讲习班详情
讲习班详情
课程将采用「理论+应用+实操」的方式,对当前因果科学与社会计算结合的前沿技术与行业落地实践进行系统性介绍,从而更好地解决经济学、生物医学、互联网、数据分析、人工智能等实际应用问题,为国内教育界、科研界以及企业界输送更多年轻优秀的从事多学科交叉研究的人才。
1. 基本概念与理论1)统计与概率论基础知识
2)条件独立性检验方法
3)有向无环图
4)基于约束的因果发现方法
5)基于因果函数模型的因果发现方法
6)混合型方法:以SELF算法为例
参考文献:[1]"Causal discovery and inference: concepts and recent methodological advances" (By Spirtes & Zhang), Applied Informatics, 2016;
[2]基于非时序观察数据的因果关系发现综述 (蔡瑞初等人), 计算机学报, 2017;
[3]大数据中的因果关系发现 (蔡瑞初等人);
[4]"Triad Constraints for Learning Causal Structure of Latent Variables" (By Cai et al.), NeurIPS 2019.
[5]"SELF: Structural Equational Embedded Likelihood Framework for Causal Discovery" (By Cai et al.), AAAI 2018.
2. 因果应用1)社交网络因果发现
2)因果性学习的应用
3)人口变动的因果发现和因果推理
参考文献:[1]"Understanding Social Causalities Behind Human Action Sequences"(By Cai et al.) TNNLS 2016.[2]"Time Series Domain Adaptation via Sparse Associative Structure Alignment"(By Cai et al.) AAAI 2021.
3. 实操培训1)python环境配置2)dowhy库实现因果推理3)pytrad库实现因果发现4)Tetrad软件的使用
讲师介绍
讲师介绍
蔡瑞初 广东工业大学教授
蔡教授专注于因果推断与因果性学习、深度学习等领域的理论与应用研究。在上述领域先后主持国家自然科学基金、省杰出青年基金、省特支计划科技创新青年拔尖人才、珠江科技新星、市协同创新重大专项等项目。已发表论文50余篇,包括ICML、NIPS、AAAI、IJCAI、SIGMOD 、VLDB、SDM等领域重要会议和TNNLS、TKDE、NN、PR等国际著名期刊。上述成果在华为、网易、腾讯、唯品会、南方电网、南方通信建设等企业应用实施,取得了良好的经济和社会价值。先后获得省科学技术二等奖(第四完成人)、省科学技术一等奖(第三完成人)、国家发明专利奖优秀奖(第三完成人)。
黄匡时 国家卫健委人发中心
陈薇 广东工业大学博士研究员
李奉治 中国科学院计算所在读博士
会议注册
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注册费由中国人工智能学会统一收取,缴费完成后请拍照/截图,并进行注册信息登记。
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