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COARSE：基于评分的干预聚类DAG学习方法

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2026年10月9日，arXiv Statistics Machine Learning 发布论文，提出 COARSE 方法。该方法据称为首个用于从干预数据学习聚类 DAG 的基于评分的方法。在线性高斯假设下，COARSE 将 Madaleno et al. (2026) 提出的两阶段框架中的基于约束的边恢复阶段替换为基于评分阶段。目前公开信息仅涉及该论文的方法描述，未见实验结果、代码或后续验证报道。

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LatestOct 9
arXiv发布COARSE论文，提出首个基于评分的干预聚类DAG学习方法。

Timeline

Follow the coverage from different angles.

Oct 9, 2026
  1. arXiv · Statistics Machine Learning
    COARSE：基于评分的干预聚类 DAG 学习方法

    论文提出 COARSE，首个用于从干预数据学习聚类 DAG 的基于评分的方法，在线性高斯假设下把 Madaleno et al. (2026) 两阶段框架中的基于约束的边恢复阶段替换为基于评分阶段。

Heat trend

Current heat 9·Comparable peak 10（Oct 9）·Comparable change over 24 hours –

02.557.510Oct9Oct9Oct9Oct9

The trend compares only the same participants observed continuously; its range may be smaller than the current heat count. Move or click on the chart to inspect hourly heat; use the left and right arrow keys to switch.