基于马尔科夫边界的关键因果影响因素辨识方法及系统

本发明公开了一种基于马尔科夫边界的关键因果影响因素辨识方法及系统，该方法包括：查找目标变量T的父母的超集SPCT，对候选配偶集进行缩减，得到缩减后的候选配偶集SSP，并记录查找过程中的分离集Sep；利用AND规则对候选配偶集SSP进行二次缩减，并剔除超集SPCT中的假阳性PC变量；基于分离集Sep，选出候选配偶集SSP中符合配偶特性的配偶变量，更新候选配偶集SSP和超集SPCT；以更新后的候选配偶集SSP和超集SPCT的并集作为目标变量T的马尔科夫边界。本发明能够有效减少在发现目标变量的马尔科夫边界时所用的条件独立性测试次数，提高了算法效率，且减少了条件独立性测试不可靠而造成的误差，平衡了算法效率和精准性。