因果发现

研究者提出DKCD框架，通过引入领域专业知识提升从非结构化数据中发现因果关系的能力，在医疗、金融等高专业领域表现显著优于现有方法。

研究揭示贝叶斯因果发现在潜在混杂变量影响下的失效机制，发现存在关键相关性阈值，超过该阈值后模型会倾向于在混杂变量间建立虚假边。