| 摘要 | 第10-12页 |
| Abstract | 第12-14页 |
| 第一章 绪论 | 第15-32页 |
| 1.1 背景 | 第15-19页 |
| 1.1.1 因果关系研究 | 第16-17页 |
| 1.1.2 事件因果关系研究 | 第17-18页 |
| 1.1.3 事件因果关系研究面临的挑战 | 第18-19页 |
| 1.2 相关研究工作 | 第19-25页 |
| 1.2.1 因果关系研究现状 | 第20-23页 |
| 1.2.2 时事文本的事件因果关系研究现状 | 第23-25页 |
| 1.3 研究内容与方法 | 第25-28页 |
| 1.3.1 本文研究内容 | 第25-27页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第27-28页 |
| 1.4 论文的主要工作 | 第28-30页 |
| 1.5 论文结构 | 第30-32页 |
| 第二章 因果关系的本质和性质研究 | 第32-41页 |
| 2.1 引言 | 第32-33页 |
| 2.2 相关研究工作 | 第33-35页 |
| 2.2.1 Granger Causality | 第33-34页 |
| 2.2.2 Inferred Causation | 第34-35页 |
| 2.3 因果关系的本质和性质 | 第35-36页 |
| 2.4 因果关系的物理机制 | 第36-40页 |
| 2.4.1 因果关系的四个要素 | 第36-37页 |
| 2.4.2 因果关系的生命周期 | 第37页 |
| 2.4.3 因果关系系统的初始变量 | 第37-38页 |
| 2.4.4 变量的原有概率分布 | 第38-39页 |
| 2.4.5 初始变量驱动下的因果关系系统 | 第39-40页 |
| 2.5 小结 | 第40-41页 |
| 第三章 数值数据的事件因果关系发现研究 | 第41-87页 |
| 3.1 引言 | 第41-45页 |
| 3.1.1 符号表示 | 第42-43页 |
| 3.1.2 问题分类 | 第43-44页 |
| 3.1.3 研究思路 | 第44-45页 |
| 3.2 相关研究工作 | 第45-53页 |
| 3.2.1 GC系列方法 | 第46页 |
| 3.2.2 IC、PC方法 | 第46-48页 |
| 3.2.3 LCD方法 | 第48页 |
| 3.2.4 IC*、FCI方法 | 第48-49页 |
| 3.2.5 PCMB、IAMB和HITON系列方法 | 第49页 |
| 3.2.6 LiNGAM方法 | 第49-50页 |
| 3.2.7 SI方法 | 第50页 |
| 3.2.8 Apriori、FP-Growth算法 | 第50页 |
| 3.2.9 相关方法综述 | 第50-53页 |
| 3.3 因果关系研究框架 | 第53-55页 |
| 3.3.1 预处理模块 | 第53页 |
| 3.3.2 因果关系发现模块 | 第53页 |
| 3.3.3 因果关系分析模块 | 第53-54页 |
| 3.3.4 因果关系预测模块 | 第54页 |
| 3.3.5 评估验证模块 | 第54-55页 |
| 3.4 因果关系网络的发现 | 第55-66页 |
| 3.4.1 基本概念 | 第55-57页 |
| 3.4.2 全局因果关系网络发现 | 第57-64页 |
| 3.4.3 局部因果关系网络发现 | 第64-66页 |
| 3.5 实验与理论分析 | 第66-86页 |
| 3.5.1 实验与分析 | 第66-77页 |
| 3.5.2 理论分析 | 第77-86页 |
| 3.6 小结 | 第86-87页 |
| 第四章 数值数据的事件因果关系分析研究 | 第87-121页 |
| 4.1 引言 | 第87-88页 |
| 4.2 相关研究工作 | 第88-94页 |
| 4.2.1 隐含变量发现的相关研究 | 第88-93页 |
| 4.2.2 其他相关研究 | 第93-94页 |
| 4.3 因果关系的分析 | 第94-120页 |
| 4.3.1 采样数据的特性分析 | 第95-99页 |
| 4.3.2 因果关系的演化机制 | 第99-101页 |
| 4.3.3 隐含变量的判定机制 | 第101-108页 |
| 4.3.4 原因变量的合作竞争机制 | 第108-112页 |
| 4.3.5 因果关系的遗传机制 | 第112-117页 |
| 4.3.6 激励关系和抑制关系 | 第117-120页 |
| 4.4 小结 | 第120-121页 |
| 第五章 数值数据和文本数据的事件因果关系预测研究 | 第121-158页 |
| 5.1 引言 | 第121-122页 |
| 5.2 相关研究工作 | 第122-129页 |
| 5.2.1 数值数据的因果关系预测方法的相关研究 | 第122-127页 |
| 5.2.2 时事文本数据的事件因果关系预测的相关研究 | 第127-128页 |
| 5.2.3 因果关系预测的相关评测工作 | 第128-129页 |
| 5.3 数值数据的因果关系预测 | 第129-134页 |
| 5.3.1 因果关系预测问题 | 第130-131页 |
| 5.3.2 因果关系预测方法 | 第131-134页 |
| 5.4 时事文本数据的事件因果关系预测 | 第134-144页 |
| 5.4.1 时事文本的数据处理 | 第136-139页 |
| 5.4.2 时事事件的因果关系发现 | 第139-141页 |
| 5.4.3 时事事件的因果关系分析与预测 | 第141-144页 |
| 5.5 实验与分析 | 第144-157页 |
| 5.5.1 数值数据的因果关系预测实验 | 第144-148页 |
| 5.5.2 文本数据的事件因果关系预测实验 | 第148-157页 |
| 5.6 小结 | 第157-158页 |
| 第六章 结论与展望 | 第158-161页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第158-160页 |
| 6.2 下一步工作展望 | 第160-161页 |
| 致谢 | 第161-162页 |
| 参考文献 | 第162-169页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第169-170页 |
| 附录A 事件类别示例 | 第170页 |
