LOCAL은 시계열 데이터에서 인과 관계를 효율적이고 정확하게 추론하기 위해 준최대 가능도 기반 점수 함수, 비순환적 특성 학습 모듈(ACML), 동적 그래프 매개변수 학습 모듈(DGPL)을 활용하는 새로운 프레임워크입니다.
Shapley 값을 활용하여 제약 조건 기반 인과 구조 학습 알고리즘의 성능을 향상시킬 수 있다.
