Abstract Meta-nivå bortförande är en metod för att abduce saknade regler för att förklara observationer. Genom att representera regelstrukturer för ett problem i form av kausala nätverk, leder bortförande på metanivå till felande länkar och okända noder från ofullständiga nätverk till fullständiga sökvägar för observationer. Vi undersöker tillämpligheten av meta-nivå bortförande på nätverk som innehåller både positiva och negativa kausala effekter. Sådana nätverk förekommer inom många områden inklusive biologi, där hämmande effekter är viktiga i flera biologiska vägar. Resonemang i nätverk med hämning innebär icke-monotonisk inferens, som kan realiseras genom att göra standardantaganden vid bortförande. Vi visar att meta-nivå bortförande kan konsekvent producera både positiva och negativa orsakssamband samt uppfunna noder. Fallstudier av meta-nivå bortförande presenteras i p53 signalerande nätverk, där orsakssamband abduceras för att undertrycka en tumör med ett nytt protein och för att stoppa DNA-syntes när skada har inträffat. Effekterna av vår metod analyseras också genom försök att slutföra nätverk slumpmässigt genererade med både positiva och negativa länkar.
I REF används meta-nivå bortförande för att lära biologiska nätverk som representeras som kausala grafer.
Completing causal networks by meta-level abduction
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}