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Causal Discovery and Inference of Urban Elements and Their Related Factors
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内容提要
本研究提出了一种新颖的城市因果计算框架和强化学习算法，旨在揭示城市因素之间的因果关系，降低混杂效应，提高城市计算任务的性能。
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关键要点
- 本研究提出了一种新颖的城市因果计算框架。
- 研究设计了一种强化学习算法来发现潜在的因果图。
- 该因果图描绘了城市因素之间的因果关系。
- 研究旨在填补以往相关分析难以准确反映因果关系的空白。
- 实验结果表明，该方法有效降低了混杂效应。
- 研究提高了城市计算任务的性能。
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