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第104卷：2019年ACM SIGKDD因果发现研讨会，2019年8月5日，美国阿拉斯加安克雷奇
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编辑：Thuc Duy Le、Jiuyong Li、Kun Zhang、Emre Kícíman、Peng Cui、Aapo Hyvärinen
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前言：2019年ACM SIGKDD因果发现研讨会
Thuc Duy Le、Jiuyong Li、Kun Zhang、Emre K'c cman、Peng Cui、Aapo Hyvärinen;机器学习研究进展，PMLR 104:1-3
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混合数据类型下高维有向非循环图的学习
布莱恩·安德鲁斯、约瑟夫·拉姆齐、格雷戈里·库珀;机器学习研究进展，PMLR 104:4-21
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加性噪声模型中的尺度因果推断
查尔斯·卡里姆·阿萨德（Charles Karim Assaad）、艾米莉·德维伊弗（Emilie Devijver）、埃里克·高斯（Eric Gaussier）、阿里·艾特·巴希尔（Ali Ait-Bachir）;机器学习研究进展，PMLR 104:22-33
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通过因果学习提高用户保留率
杜树阳（Shuyang Du）、詹姆斯·李（James Lee）、法尔津（Farzin Ghaffarizadeh）;机器学习研究进展，PMLR 104:34-49
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通用因果评估引擎：用于实证评估因果推理模型的API
Alexander Lin、Amil Merchant、Suproteem K.Sarkar、Alexander D'Mour;机器学习研究进展，下午104:50-58
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基于负载平衡并行约束的高维数据多核系统因果结构学习
Christopher Schmidt、Johannes Huegle、Philipp Bode、Matthias Uflacker;机器学习研究进展，PMLR 104:59-77
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通过比较判别等级检测事件级联中的社会影响
Sandeep Soni、Shawn Ling Ramirez、Jacob Joseph Eisenstein;机器学习研究进展，PMLR 104:78-99
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使用混合DAG改进纵向数据的因果发现
埃里克·斯特罗布;机器学习研究进展，PMLR 104:100-133
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