近日，北京大学智能计算与感知实验实验室博士研究生潘宜城同学的“EffCause: Discover Dynamic Causal Relationships Efficiently from Time-Series”的论文被CCF-B类期刊Transactions on Knowledge Discovery from Data（TKDD）录用，论文指导老师为马萌副研究员和王平教授。

论文提出了EffCause算法，扩展了传统的Granger因果检测算法，使其可以高效地检测时间序列之间动态变化的因果关系。EffCause算法通过在多个滑动窗口上进行因果检验，并可以通过剪枝与在线更新的方式提升检验速度。在仿真和真实数据集上，EffCause算法都取得了最好的因果发现准确率，并且在云系统故障诊断和交通流量分析上也展现出较好的效果。