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COKE：基于时间顺序和专家知识的高比例缺失制造数据的因果发现
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
COKE使用领域专家知识和传感器数据构建因果图，无需填充缺失数据。实验评估显示，COKE在F1得分上平均提升39.9%。在真实世界和半导体数据集中，提升分别可达到62.6%和85.0%。
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关键要点
- COKE使用领域专家知识和传感器数据构建因果图。
- COKE方法无需填充缺失数据。
- 实验评估显示，COKE在F1得分上平均提升39.9%。
- 在真实世界数据集中，F1得分提升可达到62.6%。
- 在真实半导体数据集中，F1得分提升可达到85.0%。
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