计算机应用研究

作者：程燕,王磊,赵晓永,

单位：北京信息科技大学a.信息系统研究所;b.北京材料基因工程高精尖创新中心,北京100129；

关键词：根因分析,启发式算法,机器学习,深度学习,

基金：国家重点研发计划资助项目(2019YFB1705402)；教育部人文社科规划基金资助项目(20YJAZH129)；北京市教育委员会社科计划重点项目(SZ202011232024)；；

作为问题发现和问题解决之间的关键问题与枢纽环节，根因分析目前的研究主要包括基于数据驱动和基于因果驱动两大类方法。鉴于数据驱动方法在缩小根因范围方面具有优势，因而目前根因研究主要聚焦在基于关联规则挖掘、基于启发式搜索、基于机器学习和基于深度学习等数据驱动方法，鲜有从因果知识的角度对根因进行分析，也尚未基于方法维度对根因进行归纳分析研究，缺乏相关研究成果。因此，对近几年根因分析的主要成果进行梳理总结，分析在不同方法维度下根因分析的区别及优势，并提出融合因果知识的根因分析方法，将非对称Shapley值与因果链图相结合以提升根因分析的准确度，最后讨论了现有的研究难点与发展趋势，提出有意义的未来研究方向。

来源：2023年第4期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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