DECO：方向证据引导的精确 DAG 学习搜索空间缩减
原文标题：Directional Evidence Guided Search-Space Reduction for Exact DAG Learning
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论文提出非参数混合框架 DECO，从观测数据中提取依赖与方向证据，在精确优化前构造可接受父集，从而缩减搜索空间并保留所有合理边方向的灵活性。理论分析证明可接受父集配置空间呈指数级缩减，并量化有界边级遗漏对保留真实父结构概率的影响。在基准贝叶斯网络与合成 DAG 上实现显著搜索空间缩减与有竞争力的结构恢复性能。
- 问题
- 从观测数据学习DAG时，候选父集配置随节点数指数增长，精确搜索计算代价高。
- 方法
- 非参数混合框架DECO，先提取依赖与方向证据构造可接受父集，再在缩减空间上做精确优化。
- 结果
- 理论证明可接受父集配置空间指数级缩减；在基准贝叶斯网络与合成DAG上取得有竞争力的结构恢复和更优SHD。
- 影响
- 因果发现中可先剪枝再精确搜索，大幅降低计算量，让更大规模DAG学习变得可行。
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