一种多中介因果分析方法及设备
    8.
    发明公开

    公开(公告)号:CN115081205A

    公开(公告)日:2022-09-20

    申请号:CN202210685148.8

    申请日:2022-06-14

    Abstract: 本发明涉及因果推断技术领域,具体涉及到一种多中介因果分析方法及设备。该方法包含构建关于暴露变量、混杂变量组以及多中介变量的第一模型和关于暴露变量、混杂变量组、多中介变量以及结果变量的第二模型;基于所述第一模型与第二模型模拟潜在多中介变量和潜在结果变量;基于边缘结构模型对模拟暴露变量上的每个不同的潜在结果变量进行回归获取每个边缘效应的估计值。另外,该设备涉及到用于确定多中介因果分析的设备和计算机可读存储介质。

    一种面向可编程网络的协作式大流检测方法

    公开(公告)号:CN113132180A

    公开(公告)日:2021-07-16

    申请号:CN202110266583.2

    申请日:2021-03-11

    Abstract: 本发明提供了一种面向可编程网络的协作式大流检测方法,其特征在于:包括以下步骤:可编程交换机实时检测并记录流入的可编程交换机的流量数据;控制器向各个可编程交换机分别下发对应的本地阈值;可编程交换机对比检测到的流量数据与本地阈值,如果判定流量数据超过本地阈值则向控制器发送报告,反之则不触发报告;控制器识别接收到的报告中的流量数据,抽取转发了该流但未触发报告的可编程交换机的报告;控制器结合接收到的和抽取的可编程交换机的报告,统计该流的所有数值,并将统计的数值与网络全局阈值对比判断该流量数据是否为全网范围内的大流;控制器根据以往收到的报告调整下发至各个可编程交换机的本地阈值。

    一种关于纵向数据的因果效应估计方法及装置

    公开(公告)号:CN115081206A

    公开(公告)日:2022-09-20

    申请号:CN202210685225.X

    申请日:2022-06-14

    Abstract: 本发明涉及数据分析与挖掘领域,具体涉及一种关于纵向数据的因果效应估计方法及装置,包括构建包含观测变量的因果关系图,并生成对应的仿真数据集,将仿真数据集的样本输入待训练的预测模型中,获取模型参数;从原始样本中抽样创建多个副本,采用训练好的预测模型模拟潜在暴露、潜在时依性混杂和潜在结果,有效调整时依性混杂的干扰;并根据副本中潜在暴露和潜在结果输入到边缘结构模型中,估计出暴露的因果效应。本发明基于蒙特卡罗的思想,模拟出在不同暴露值的潜在结果,较好地解决了纵向数据中时依性混杂的问题,尽可能无偏估计数据中暴露的因果效应。

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