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Learning Delays for Causal Discovery with Imperfect Experts
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内容提要
本研究提出L2D-CD方法，优化不完全可靠的专家知识与数据驱动因果发现的结合，优于传统方法，并识别专家的强弱领域，为未来研究奠定基础。
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关键要点
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本研究提出L2D-CD方法，优化不完全可靠的专家知识与数据驱动因果发现的结合。
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L2D-CD方法通过学习延迟算法来优化专家建议与数据驱动因果发现结果的结合。
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研究表明L2D-CD方法在因果发现中表现优于传统方法。
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该方法能够识别专家表现的强弱领域，为未来研究奠定基础。
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