数据隐私保护与因果学习交汇：基于联邦学习的局部因果结构学习突破 随着大数据和人工智能的飞速发展，在医疗、金融等敏感领域中如何在保障数据隐私的条件下高效分析与推断因果关系，正成为学术界和工业界的关键挑战。《Federated Local Causal Structure Learning》（联邦局部因果结构学习）这篇文章直接聚焦于这一重要课题，引入了一种名为FedLCS的算法，设计用于在联邦学习（Federated Learning）环境中学习局部因果结构。这一研究创新地解决了确保数据隐私的同时实现因果推断的问题，对于医学、经济等多个领域具有广泛的实际应用。 研究背景与问题定义 因果结构学习（Causal Structure Learning, CSL）通过观测数据推断变量之间的因果关系，通常...